一种直播间热度的处理方法、装置以及服务器与流程

1.本技术涉及直播领域，具体涉及一种直播间热度的处理方法、装置以及服务器。


背景技术：

2.网络直播作为一种新兴的信息传播方式，有着网络传播以及现场直播的特点，近些年来已成为广大用户日常生活中的一部分，覆盖至众多领域，例如培训、购物、游戏、体育等领域。
3.对于主播，或者说主播所在的直播间，其在直播平台中可涉及到推荐机制，当观众通过直播平台的客户端、web应用等渠道观看直播节目时，直播平台也可在相应页面的推荐位中推荐直播间。
4.而在现有的相关技术的研究过程中，发明人发现，直播间推荐机制中作为一大决策数据的直播间热度，可以理解为抽象出来的用于表征直播间的受欢迎程度，从后续的推荐效率来看，量化出的直播间热度，存在精确度不高的情况，而这会导致直播间的推荐效率受到影响。


技术实现要素：

5.本技术提供了一种直播间热度的处理方法、装置以及服务器，用于更为精确地确定直播间热度，进而可提供更为强有力的数据支持。
6.第一方面，本技术提供了一种直播间热度的处理方法，方法包括：
7.服务器获取直播间在当前所处时间段内的第一直播属性数据，第一直播属性数据用于指示预设的直播属性类别下采集到的数据；
8.服务器获取直播间在历史所处时间段内的第二直播属性数据；
9.服务器结合第一直播属性数据以及第二直播属性数据，计算直播间的直播间热度。
10.结合本技术第一方面，在本技术第一方面第一种可能的实现方式中，每个直播属性类别配置有对应的权重值，服务器结合第一直播属性数据以及第二直播属性数据，计算直播间的直播间热度，包括：
11.服务器将第一直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值，分别乘以对应权重值，并累加乘积得到第一直播间热度；
12.服务器将第二直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值，分别乘以对应权重值，并累加乘积得到第二直播间热度；
13.服务器将第一直播间热度与第二直播间热度进行相加，得到直播间的直播间热度。
14.结合本技术第一方面第一种可能的实现方式，在本技术第一方面第二种可能的实现方式中，每个直播属性类别的数值还根据对应划分策略划分为不同的数值组，每个数值组配置有对应的权重值，服务器将第一直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值，分
别乘以对应权重值，并累加乘积得到第一直播间热度之前，方法还包括：
15.服务器将第一直播属性数据中每个直播属性类别的初始数值在划分策略下划分得到的不同数值组，分别乘以对应权重值，并累加乘积得到第一直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值；
16.服务器将第二直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值，分别乘以对应权重值，并累加乘积得到第二直播间热度之前，方法还包括：
17.服务器将第二直播属性数据中每个直播属性类别的初始数值在划分策略下划分得到的不同数值组，分别乘以对应权重值，并累加乘积得到第二直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值。
18.结合本技术第一方面第二种可能的实现方式，在本技术第一方面第三种可能的实现方式中，服务器将第一直播间热度与第二直播间热度进行相加，得到直播间的直播间热度之前，方法还包括：
19.服务器对第一直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值执行时间衰减处理，时间衰减处理是指根据数据采集时间点至当前时间点之间的时间跨度对所执行数据进行衰减，时间衰减处理得到的数值不小于零；
20.或者，服务器对第一直播属性数据中每个直播属性类别的初始数值执行时间衰减处理。
21.结合本技术第一方面，在本技术第一方面第四种可能的实现方式中，第一直播属性数据的直播属性类别与第二直播属性数据的直播属性类别是不同的。
22.结合本技术第一方面第四种可能的实现方式，在本技术第一方面第五种可能的实现方式中，第一直播属性数据的直播属性类别包括直播间当前观众数量、直播间当前弹幕数量、直播间当前活动参与观众数量、直播间当前会员观众数量、直播间当前虚拟礼物价值数量；
23.第二直播属性数据的直播属性类别包括直播间历史开播时长、直播间历史分享数量、直播间历史被搜索次数、直播间历史视频长传次数、直播间历史虚拟礼物价值数量。
24.结合本技术第一方面，在本技术第一方面第六种可能的实现方式中，服务器结合第一直播属性数据以及第二直播属性数据，计算直播间的直播间热度之后，方法还包括：
25.服务器根据直播间的直播间热度，为直播间分配对应的网络资源，网络资源是指直播间的视频数据从主播端传输至观众端过程中依赖的资源；
26.或者，服务器根据直播间的直播间热度，为直播间分配对应的推荐信息，推荐信息为直播平台对于直播间的推荐信息或者为直播间在观看过程中展示的推荐信息。
27.第二方面，本技术提供了一种直播间热度的处理装置，装置包括：
28.第一获取单元，用于获取直播间在当前所处时间段内的第一直播属性数据，第一直播属性数据用于指示预设的直播属性类别下采集到的数据；
29.第二获取单元，用于获取直播间在历史所处时间段内的第二直播属性数据；
30.计算单元，用于结合第一直播属性数据以及第二直播属性数据，计算直播间的直播间热度。
31.结合本技术第二方面，在本技术第二方面第一种可能的实现方式中，每个直播属性类别配置有对应的权重值，计算单元，具体用于：
32.将第一直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值，分别乘以对应权重值，并累加乘积得到第一直播间热度；
33.将第二直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值，分别乘以对应权重值，并累加乘积得到第二直播间热度；
34.将第一直播间热度与第二直播间热度进行相加，得到直播间的直播间热度。
35.结合本技术第二方面第一种可能的实现方式，在本技术第二方面第二种可能的实现方式中，每个直播属性类别的数值还根据对应划分策略划分为不同的数值组，每个数值组配置有对应的权重值，计算单元，还用于：
36.将第一直播属性数据中每个直播属性类别的初始数值在划分策略下划分得到的不同数值组，分别乘以对应权重值，并累加乘积得到第一直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值；
37.将第二直播属性数据中每个直播属性类别的初始数值在划分策略下划分得到的不同数值组，分别乘以对应权重值，并累加乘积得到第二直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值。
38.结合本技术第二方面第二种可能的实现方式，在本技术第二方面第三种可能的实现方式中，计算单元，还用于：
39.对第一直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值执行时间衰减处理，时间衰减处理是指根据数据采集时间点至当前时间点之间的时间跨度对所执行数据进行衰减，时间衰减处理得到的数值不小于零；
40.或者，对第一直播属性数据中每个直播属性类别的初始数值执行时间衰减处理。
41.结合本技术第二方面，在本技术第二方面第四种可能的实现方式中，第一直播属性数据的直播属性类别与第二直播属性数据的直播属性类别是不同的。
42.结合本技术第二方面第四种可能的实现方式，在本技术第二方面第五种可能的实现方式中，第一直播属性数据的直播属性类别包括直播间当前观众数量、直播间当前弹幕数量、直播间当前活动参与观众数量、直播间当前会员观众数量、直播间当前虚拟礼物价值数量；
43.第二直播属性数据的直播属性类别包括直播间历史开播时长、直播间历史分享数量、直播间历史被搜索次数、直播间历史视频长传次数、直播间历史虚拟礼物价值数量。
44.结合本技术第二方面，在本技术第二方面第六种可能的实现方式中，装置还包括应用单元，用于：
45.根据直播间的直播间热度，为直播间分配对应的网络资源，网络资源是指直播间的视频数据从主播端传输至观众端过程中依赖的资源；
46.或者，根据直播间的直播间热度，为直播间分配对应的推荐信息，推荐信息为直播平台对于直播间的推荐信息或者为直播间在观看过程中展示的推荐信息。
47.第三方面，本技术提供了一种服务器，包括处理器和存储器，存储器中存储有计算机程序，处理器调用存储器中的计算机程序时执行本技术第一方面或者本技术第一方面任一种可能的实现方式提供的方法。
48.第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有多条指令，指令适于处理器进行加载，以执行本技术第一方面或者本技术第一方面任一种
可能的实现方式提供的方法。
49.从以上内容可得出，本技术具有以下的有益效果：
50.针对直播间热度的处理，本技术一方面由服务器获取直播间在当前所处时间段内的第一直播属性数据，第一直播属性数据用于指示预设的直播属性类别下采集到的数据，一方面由服务器获取直播间在历史所处时间段内的第二直播属性数据，此时服务器结合第一直播属性数据以及第二直播属性数据两者，计算出直播间的直播间热度，在这处理过程中，由于本技术融合了实时数据以及历史数据两个维度，因此相比现有技术中采用实时数据进行直播间热度的处理，本技术具有滚动更新的特点，以更为柔性化、全面化的处理方式，从整体上确定出精确度更高的直播间热度，从而可提供更为强有力的数据支持。
附图说明
51.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
52.图1为本技术直播间热度的处理方法的一种流程示意图；
53.图2为本技术计算直播间热度的一种流程示意图；
54.图3为本技术直播间热度的处理装置的一种结构示意图；
55.图4为本技术服务器的一种结构示意图。
具体实施方式
56.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
57.本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或模块，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。在本技术中出现的对步骤进行的命名或者编号，并不意味着必须按照命名或者编号所指示的时间/逻辑先后顺序执行方法流程中的步骤，已经命名或者编号的流程步骤可以根据要实现的技术目的变更执行次序，只要能达到相同或者相类似的技术效果即可。
58.本技术中所出现的模块的划分，是一种逻辑上的划分，实际应用中实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合成或集成在另一个系统中，或一些特征可以忽略，或不执行，另外，所显示的或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，模块之间的间接耦合或通信连接可以是电性或其他类似的形式，本技术中均不作限定。并且，作为分离部件说明的模块或子模块可以是也可以不是物理上的分离，可以是也
可以不是物理模块，或者可以分布到多个电路模块中，可以根据实际的需要选择其中的部分或全部模块来实现本技术方案的目的。
59.在介绍本技术提供的直播间热度的处理方法之前，首先介绍本技术所涉及的背景内容。
60.本技术提供的直播间热度的处理方法、装置以及计算机可读存储介质，可应用于服务器，用于更为精确地确定直播间热度，进而可提供更为强有力的数据支持。
61.本技术提及的直播间热度的处理方法，其执行主体可以为直播间热度的处理装置，或者集成了该直播间热度的处理装置的服务器。其中，直播间热度的处理装置可以采用硬件或者软件的方式实现，服务器可以通过设备集群的方式设置。
62.在实际应用中，服务器可以理解为部署了服务器服务程序的硬件设备，一般为服务器设备，进一步的在一些应用场景中还可能为物理主机，甚至用户设备(user equipment，ue)，该ue，具体可以为智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑或者个人数字助理(personal digital assistant，pda)等终端设备。
63.从功能服务来看，本技术所提及的服务器，为直播平台在为ue前的观众提供直播节目(也可以理解为直播间的播放服务)的过程中，提供后台服务的设备。
64.服务器，具体还可根据在后台提供的服务的不同，进行相应的分类，因此，应用本技术直播间热度的处理方法的服务器，其既可以理解为整体上的服务器集群，也可以理解为专门用于处理直播间热度的服务器。
65.本技术所针对的直播间热度，可以理解为抽象出来的用于表征直播间的受欢迎程度，而非仅仅代表着观众数量，其一般是从多个不同的参考因素中抽取得到的，而本技术，则是具体在这些参考因素的基础上，提出新的抽取方案，以得到更为精确的、更贴于实际情况的直播间热度。
66.下面，开始介绍本技术提供的直播间热度的处理方法。
67.首先，参阅图1，图1示出了本技术直播间热度的处理方法的一种流程示意图，本技术提供的直播间热度的处理方法，具体可包括如下步骤s101至步骤s103：
68.步骤s101，服务器获取直播间在当前所处时间段内的第一直播属性数据，第一直播属性数据用于指示预设的直播属性类别下采集到的数据；
69.在本技术中，获取直播间在当前所处时间段内的直播属性数据，即可以为服务器自身对于直播属性数据的获取处理，也可以为服务器从其他存储有直播属性数据的设备处的提取处理。
70.该当前所处时间段，可以是以步骤s101的获取动作的触发时间点为起始时间段，往后推延预设时长后得到的时间段；也可以是以预设周期进行触发的，如此步骤s101的获取动作的触发时间点可以在一个预设周期内的任意时间点，一般的，触发时间点可以为一个预设周期的起始时间点。
71.可以理解，该当前所处时间段，即可以是通过预设的时长以及预设的起始时间点确定的，也可以是由工作人员人工配置的，具体可随实际需要调整。
72.该直播属性数据，可以是直播平台在原有的直播间的运营过程中直接涉及或者监控得到的数据，例如，可以从原有的直播间的后台日志中查找、提取得到，也可以是针对本技术额外配置的、从直播间的运营过程中监控得到的数据。
73.具体的，直播属性数据用于指示预设的直播属性类别下采集到的数据，该直播属性类别，容易理解，为抽象出的用于表征直播间在特定方面的特性，这些特性，为本技术认为可以影响直播间热度的参考因素。
74.其中，直播属性类别，即可以是现有技术中采用的类别，也可以是本技术优化配置的类别，具体可随实际应用调整。
75.作为一种适于实用的实现方式，服务器对于直播间在当前所处时间段内的直播属性数据的获取，可配置为在实时监控的直播间的运营过程中根据预设周期的触发规律地进行数据的抓取、输出，以达到自动监控、定时更新直播间热度的效果。
76.步骤s102，服务器获取直播间在历史所处时间段内的第二直播属性数据；
77.可以理解，服务器对于直播间在历史所处时间段内的直播属性数据的获取处理的说明，与上述步骤s101中对于直播间在当前所处时间段内的直播属性数据类似，具体在此不在赘述。
78.其中，历史所处时间段，为当前所处时间段之前的时间段，两者一般是处于非重叠的关系或者非相邻的关系，重叠的关系以理解为历史所处时间段的结束时间点在当前所处时间段中，相邻的关系可以理解为历史所处时间段的结束时间点与当前所处时间段的起始时间点重叠，当然，在一些应用场景中，两者也可能是处于重叠的关系或者相邻的关系的，具体可随实际情况调整。
79.此外，当前所处时间段、历史所处时间段两者，其时长也可能是不等的，一般的，历史所处时间段的时长，可能比当前所处时间段的时长要大得多，以便以更长的时间跨度出发，更好地融合实时数据以及历史数据两个维度。
80.其中，需要注意的是，在看到上述步骤s101、步骤s102时，很容易认为两者中的直播属性数据是在同一直播属性类别获取到的，尽管在实际应用中也可为后续的直播间热度的计算提供有效的数据支持，然而本技术还认为，考虑到实时数据以及历史数据对应了两个维度，还可特别地配置为每一个维度都有其特别的直播属性类别，以便在自身所在维度内更好地表征直播间在特定方面的特性。
81.也就是说，在实际应用中，作为本技术又一种适于实用的实现方式，第一直播属性数据的直播属性类别与第二直播属性数据的直播属性类别具体可以是不同的，从而可在实时数据以及历史数据的两个维度内，以不同的角度来表征直播间的特性，为后续的直播间热度的计算提供更为精确有效的数据支持。
82.举例而言，在实际应用中，本技术可配置为：
83.对应于当前所处时间段，第一直播属性数据的直播属性类别包括直播间当前观众数量(user_count)、直播间当前弹幕数量(danmu_count)、直播间当前活动参与观众数量(activity_user_count)、直播间当前会员观众数量(member_count)、直播间当前虚拟礼物价值数量(gift_count)。
84.对应于历史所处时间段，第二直播属性数据的直播属性类别包括直播间历史开播时长(history_show_duration)、直播间历史分享数量(history_share_count)、直播间历史被搜索次数(history_search_count)、直播间历史视频长传次数(history_video_upload_count)、直播间历史虚拟礼物价值数量(history_gift_count)。
85.其中，上述直播属性类别右边的括号，是指在实际应用中可采用的英文标识，可应
用于代码编写工作中，当然，该标识形式仅为举例，在实际操作中，可设置为任意形式的标识，起到标识效果即可。
86.步骤s103，服务器结合第一直播属性数据以及第二直播属性数据，计算直播间的直播间热度。
87.在得到实时数据维度的直播属性数据以及历史数据维度的直播属性数据后，服务器则可结合两者，计算出直播间的直播间热度。
88.可以理解，直播属性数据中，是以数值的形式来量化在不同直播属性类别下的特征，而对于直播间热度的计算，则可在这些直播属性类别对应的数值的基础上，按照预设策略进行相应的数据处理，得到直播间热度。
89.一般的，可以将两者中不同直播属性类别对应的数值直接进行累加，得到直播间热度；
90.或者，还可根据实际情况或者应用需求，对两者中不同直播属性类别对应的数值进行相应的数值变换，再累加得到直播间热度；
91.甚至的，在实际应用中，除了对两者中不同直播属性类别对应的数值进行累加，还可通过其他类型的算法，融合这些直播属性类别下量化的特征，具体在此不做限定。
92.可以理解的是，在本技术中，考虑的主要是融合实时数据以及历史数据两个维度，在实际应用中，可具有滚动更新的特点，以更为柔性化、全面化的处理方式，从整体上确定出精确度更高的直播间热度，从而可提供更为强有力的数据支持。
93.作为又一种适于实用的实现方式，本技术认为，针对直播平台的运营工作，在基于直播间热度对直播间进行相应的管理工作时，可能存在鼓励主播开播的情况，从而，在实际应用中，考虑到历史数据对应的部分直播间热度，即上述提及的第二直播属性数据得到的直播间热度，可能超过实时数据对应的部分直播间热度，即上述提及的第一直播属性数据得到的直播间热度，因此，还可通过配置，避免关播状态时的直播间热度大于开播状态时的直播间热度。
94.即，服务器在结合第一直播属性数据以及第二直播属性数据，计算直播间的直播间热度的过程中，可包括：
95.当直播间处于关播状态时，服务器忽略第二直播属性数据，根据第一直播属性数据，计算直播间的直播间热度。
96.可以看出，在计算直播间热度的过程中，可将第一直播属性数据得到的第一直播间热度以及第二直播属性数据得到的第二直播间热度相区分开，在一些特别的应用场景中，还可只保留一个维度的直播间热度，如此也可对于直播间的运营工作提供精确有效的数据支持。
97.其中，该忽略处理，可以将数值的计算公式中涉及的权重值设置为零，或者直接剔除，具体忽略方式可随实际需要调整，在此不做限定。
98.进一步的，此处引出了权重值的设置，对应于上述提及的可根据实际情况或者应用需求，对两者中不同直播属性类别对应的数值进行相应的数值变换，再累加得到直播间热度，在实际应用中，直播间热度的计算处理，具体是可以在相应数值的基础上，通过权重值展开的，达到通过权重值的调整，灵活配置不同参考因素、直播属性类别对于直播间热度的影响程度。
99.也就是说，作为又一种适于实用的实现方式，服务器在结合第一直播属性数据以及第二直播属性数据，计算直播间的直播间热度的过程中，参阅图2示出的本技术计算直播间热度的一种流程示意图，还可包括如下步骤s201至步骤s203：
100.步骤s201，服务器将第一直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值，分别乘以对应权重值，并累加乘积得到第一直播间热度；
101.可以理解，对于第一直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值，其可预先配置对应的权重值，通过这些权重值来量化不同直播属性类别对应的实际数值对于直播间热度的影响程度。
102.此时，在计算直播间热度时，则可分别将每个直播属性类别对应的数值，乘以对应权重值，再对得到的多个乘积进行累加，如此可得到实时数据维度的直播间热度。
103.其中，需要理解的是，若实际应用中存在无需配置权重值进行影响程度调整的目标直播属性类别，则是可将权重值设置为1，或者，直接忽略目标直播属性类别、不做对应权重值的配置。
104.也就是说，在计算直播间热度的过程中，是可能存在部分直播属性类别对应的数值，未经权重值的相乘处理，直接与其他直播属性类别经过权重值的相乘得到的乘积，进行累加的。
105.其中，本技术所称的权重值，其大小，可以大于1，也可以小于1，甚至为负数，可以理解为一种调节系数，用于对直播属类别下获取到的数值进行缩放处理，具体大小可随实际需要调整。
106.步骤s202，服务器将第二直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值，分别乘以对应权重值，并累加乘积得到第二直播间热度；
107.可以理解，对于计算第二直播属性数据对应直播间热度的说明，即，对计算历史数据维度的直播间热度的说明，与上述步骤s201类似，具体在此不在赘述。
108.其中，以上述提及的直播间历史开播时长(history_show_duration)、直播间历史分享数量(history_share_count)、直播间历史被搜索次数(history_search_count)、直播间历史视频长传次数(history_video_upload_count)、直播间历史虚拟礼物价值数量(history_gift_count)为例，其相关数值的处理可以分别通过下式实现：
109.f1＝w*history_show_duration，
110.f2＝w*history_share_count，
111.f3＝w*history_search_count，
112.f4＝w*history_video_upload_count，
113.f5＝w*history_profit。
114.步骤s203，服务器将第一直播间热度与第二直播间热度进行相加，得到直播间的直播间热度。
115.此时，在分别得到两个维度的直播间热度后，则可进行相加、取和，得到融合两个维度的直播间热度。
116.进一步的，在又一种示例性的实现方式中，除了可针对直播属性类别整体配置权重值，还可对直播属性类别下的不同的数值范围配置权重值，从而对数值的调整达到更小的颗粒度。
117.此时，可在计算上述提及的第一、第二直播间热度之前，还可包括如下处理：
118.服务器将第一直播属性数据中每个直播属性的初始数值在划分策略下划分得到的不同数值组，分别乘以对应权重值，并累加乘积得到第一直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值；
119.服务器将第二直播属性数据中每个直播属性的初始数值在划分策略下划分得到的不同数值组，分别乘以对应权重值，并累加乘积得到第二直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值。
120.可以理解，此处提及的划分策略，对于不同直播属性类别的数值，是可以具体配置不同的划分策略的。
121.以上述提及的直播间当前观众数量(user_count)、直播间当前弹幕数量(danmu_count)、直播间当前活动参与观众数量(activity_user_count)、直播间当前会员观众数量(member_count)、直播间当前虚拟礼物价值数量(gift_count)为例，其相关数值的处理可以分别通过下式实现：
122.在该公式中，可直接从数量出发，将直播间当前观众数量(user_count)分成n个区间，例如[0,1000)、[1000,2000)等，每个区间设置一个权重值，可以大于1也可以小于1，相乘后累加求和。
[0123]
在该公式中，可从弹幕种类出发，将直播间当前弹幕数量(danmu_count)分成n个区间，每个区间设置一个权重值，可以大于1也可以小于1，累相乘后累加求和。其中，示例性的，弹幕种类具体可以包括如普通用户弹幕、粉丝弹幕、贵族弹幕、房管弹幕、超管弹幕、抽奖弹幕等种类。
[0124]
在该公式中，可直接从数量出发，将直播间当前活动参与观众数量(activity_user_count)分为n个区间，例如[0,100)、[100,200)、[200,300)等，每个区间设置一个权重值，可以大于1也可以小于1，相乘后累加求和。
[0125]
在该公式中，可从会员种类出发，将直播间当前会员观众数量(member_count)分成n个区间，每个区间设置一个权重值，可以大于1也可以小于1，累相乘后累加求和。
[0126]
例如，游侠会员权重为1，骑士会员权重为1.5，子爵会员权重为2，伯爵会员权重为2.5等，分别乘以各自贵族等级对应人数，累加求和。
[0127]
在该公式中，可以对礼物类型(对应不同价值)出发，将直播间当前虚拟礼物价值数量(gift_count)分为n个区间，每个区间设置一个权重值，可以大于1也可以小于1，累相乘后累加求和。或者，还可直接从礼物数量出发。
[0128]
可以理解，划分策略其具体可通过时长、数量、观众类别等因素分为n个区间，每个区间设置一个权重值，可以大于1也可以小于1，累相乘后累加求和。
[0129]
其中，对于时长进行区间的划分时，可以按照分钟、小时、日等时间单位进行划分。
[0130]
从上面内容可看出，对于不同直播属性类别的数值，即可以通过权重值对直播属性类别整体层面的数值进行调整，也可以通过权重值对直播属性类别下不同区间范围的数值进行调整，两者在实际应用中可择一应用，也可以同时应用，随实际需求灵活地配置调整的颗粒度，如此可达到精细化地计算直播间热度的效果。
[0131]
此外，本技术还继续提供一种适于实用的实现方式，上述已经提及了，实时数据、第一直播属性数据是从当前所处时间段内获取到的，在进行数据处理时，里面的部分数据也可能是历史数据，而本技术为在融合实时数据与历史数据两个维度的基础上，适当加强实时数据的影响力，还可对实时数据引入时间衰减处理。
[0132]
该时间衰减处理，是指根据数据采集时间点至当前时间点之间的时间跨度对所执行数据进行衰减，时间衰减处理得到的数值不小于零，换句话说，即使认为是实时的数据(数据采集时间点处于当前所处时间段内)，也可认为其对直播间热度的贡献随时间的过去而变小，如此可以避免实时直播间热度值长时间留存在旧数据，促使直播间在运营过程(处于开播状态)中，可根据直播间热度涉及的直播属性类别，调动积极性，产生更佳的实时数据，如此可获得更高的直播间热度。
[0133]
其中，该时间衰减处理，其执行时间点，对应上面内容，具体可以对上述步骤s201中计算第一直播间热度过程中涉及的第一直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值执行；
[0134]
或者，也可以在执行上述步骤s201之前，对第一直播属性数据中每个直播属性类别的初始数值执行时间衰减处理。
[0135]
举例而言，时间衰减策略，具体可以按照过去的时长或者按比例进行数值衰减，例如可通过下式实现：
[0136][0137]
在该公式中，value为衰减前的数值，x为衰减总时长，y为已衰减时长。例如，某项直播属性类别对应的直播间热度值为200，衰减总时长为10分钟，已经过了1分钟，则衰减处理后的直播间热度值为180。
[0138]
此外，可以理解的是，时间衰减处理，与上述提及的权重值类似的，并不一定是对所有实时数据执行的，也可能根据实际需求针对实时数据中的部分数据执行，例如针对目标直播属性类别的实时数据才执行时间衰减处理。
[0139]
以时间衰减策略的目标直播属性类别为弹幕数量(danmu_count)、直播间当前虚拟礼物价值数量(gift_count)两者为例，结合上述提及的权重值设置，实时数据维度的直播间热度，可通过下式实现：
[0140][0141]
其中，realtime_hot为实时数据维度的直播间热度，x
f2
为弹幕热度衰减总时长，y
f2
为弹幕热度已衰减时长，x
f3
为礼物热度衰减总时长，y
f3
为礼物热度已衰减时长。
[0142]
在计算得到直播间热度后，则可将其作为数据支持，投入后续应用。
[0143]
例如，服务器可根据直播间的直播间热度，为直播间分配对应的推荐信息，该推荐信息为直播平台对于直播间的推荐信息或者为直播间在观看过程中展示的推荐信息。
[0144]
由此可看出，直播间热度的计算结果，可直接对接直播平台的推荐系统中，用于推荐直播间或者推荐相关的推广信息，作为直播间热度较高的直播间进行推荐时，显然，意味着具有较高的受欢迎程度，在进行直播间推荐时，用户容易具有较高的接受度，而在推荐相关的推广信息时，则在用户容易具有较高的接受度的同时，还具有较大的曝光度，从而具有较佳的推广质量，而这些推荐效果的提升都与直播间热度精确有效的计算离不开的。
[0145]
此外，本技术还额外认为，具备较高直播间热度的直播间，其在线观众的数量一般也是较多的，也因此，在直播间的运营过程中，也容易占用直播平台更多的资源，其中，明显更多占用的就是网络资源，该网络资源是指直播间的视频数据从主播端传输至观众端过程中依赖的资源，可以理解为网络带宽、服务器设备数量、接口等涉及到的资源。
[0146]
因此，本技术在精确有效地确定了直播间热度后，则可根据该直播间热度，为直播间分配对应的网络资源，如此对于直播间的运营工作提供更为适配的资源支持，保障直播间运营工作的稳定运行，一定程度上可避免过低的网络资源使得直播间观看过程中出现网络延迟、卡顿等异常情况。
[0147]
以上是本技术提供直播间热度的处理方法的介绍，为便于更好的实施本技术提供的直播间热度的处理方法，本技术还从功能模块角度提供了直播间热度的处理装置。
[0148]
参阅图3，图3为本技术直播间热度的处理装置的一种结构示意图，在本技术中，直播间热度的处理装置300具体可包括如下结构：
[0149]
第一获取单元301，用于获取直播间在当前所处时间段内的第一直播属性数据，第一直播属性数据用于指示预设的直播属性类别下采集到的数据；
[0150]
第二获取单元302，用于获取直播间在历史所处时间段内的第二直播属性数据；
[0151]
计算单元303，用于结合第一直播属性数据以及第二直播属性数据，计算直播间的直播间热度。
[0152]
在一种示例性的实现方式中，每个直播属性类别配置有对应的权重值，计算单元303，具体用于：
[0153]
将第一直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值，分别乘以对应权重值，并累加乘积得到第一直播间热度；
[0154]
将第二直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值，分别乘以对应权重值，并累加乘积得到第二直播间热度；
[0155]
将第一直播间热度与第二直播间热度进行相加，得到直播间的直播间热度。
[0156]
在又一种示例性的实现方式中，每个直播属性类别的数值还根据对应划分策略划分为不同的数值组，每个数值组配置有对应的权重值，计算单元303，还用于：
[0157]
将第一直播属性数据中每个直播属性类别的初始数值在划分策略下划分得到的不同数值组，分别乘以对应权重值，并累加乘积得到第一直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值；
[0158]
将第二直播属性数据中每个直播属性类别的初始数值在划分策略下划分得到的不同数值组，分别乘以对应权重值，并累加乘积得到第二直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值。
[0159]
在又一种示例性的实现方式中，计算单元303，还用于：
[0160]
对第一直播属性数据中不同直播属性类别对应的数值执行时间衰减处理，时间衰减处理是指根据数据采集时间点至当前时间点之间的时间跨度对所执行数据进行衰减，时间衰减处理得到的数值不小于零；
[0161]
或者，对第一直播属性数据中每个直播属性类别的初始数值执行时间衰减处理。
[0162]
在又一种示例性的实现方式中，第一直播属性数据的直播属性类别与第二直播属性数据的直播属性类别是不同的。
[0163]
在又一种示例性的实现方式中，第一直播属性数据的直播属性类别包括直播间当前观众数量、直播间当前弹幕数量、直播间当前活动参与观众数量、直播间当前会员观众数量、直播间当前虚拟礼物价值数量；
[0164]
第二直播属性数据的直播属性类别包括直播间历史开播时长、直播间历史分享数量、直播间历史被搜索次数、直播间历史视频长传次数、直播间历史虚拟礼物价值数量。
[0165]
在又一种示例性的实现方式中，装置还包括应用单元303，用于：
[0166]
根据直播间的直播间热度，为直播间分配对应的网络资源，网络资源是指直播间的视频数据从主播端传输至观众端过程中依赖的资源；
[0167]
或者，根据直播间的直播间热度，为直播间分配对应的推荐信息，推荐信息为直播平台对于直播间的推荐信息或者为直播间在观看过程中展示的推荐信息。
[0168]
本技术还从硬件结构角度提供了一种服务器，参阅图4，图4示出了本技术服务器的一种结构示意图，具体的，本技术服务器可包括处理器401、存储器402以及输入输出设备403，处理器401用于执行存储器402中存储的计算机程序时实现如图1对应实施例中直播间热度的处理方法的各步骤；或者，处理器401用于执行存储器402中存储的计算机程序时实现如图3对应实施例中各单元的功能，存储器402用于存储处理器401执行上述图1对应实施例中直播间热度的处理方法所需的计算机程序。
[0169]
示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器402中，并由处理器401执行，以完成本技术。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在计算机装置中的执行过程。
[0170]
服务器可包括，但不仅限于处理器401、存储器402、输入输出设备403。本领域技术
人员可以理解，示意仅仅是服务器的示例，并不构成对服务器的限定，服务器可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如服务器还可以包括网络接入设备、总线等，处理器401、存储器402、输入输出设备403等通过总线相连。
[0171]
处理器401可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，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，处理器是服务器的控制中心，利用各种接口和线路连接整个设备的各个部分。
[0172]
存储器402可用于存储计算机程序和/或模块，处理器401通过运行或执行存储在存储器402内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器402内的数据，实现计算机装置的各种功能。存储器402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等；存储数据区可存储根据服务器的使用所创建的数据等。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(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)、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。
[0173]
处理器401用于执行存储器402中存储的计算机程序时，具体可实现以下功能：
[0174]
获取直播间在当前所处时间段内的第一直播属性数据，第一直播属性数据用于指示预设的直播属性类别下采集到的数据；
[0175]
获取直播间在历史所处时间段内的第二直播属性数据；
[0176]
结合第一直播属性数据以及第二直播属性数据，计算直播间的直播间热度。
[0177]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的直播间热度的处理装置、服务器及其相应单元的具体工作过程，可以参考如图1对应实施例中直播间热度的处理方法的说明，具体在此不再赘述。
[0178]
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
[0179]
为此，本技术提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本技术如图1对应实施例中直播间热度的处理方法的步骤，具体操作可参考如图1对应实施例中直播间热度的处理方法的说明，在此不再赘述。
[0180]
其中，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(read only memory，rom)、随机存取记忆体(random access memory，ram)、磁盘或光盘等。
[0181]
由于该计算机可读存储介质中所存储的指令，可以执行本技术如图1对应实施例中直播间热度的处理方法的步骤，因此，可以实现本技术如图1对应实施例中直播间热度的处理方法所能实现的有益效果，详见前面的说明，在此不再赘述。
[0182]
以上对本技术提供的直播间热度的处理方法、装置、服务器以及计算机可读存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术
人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。