[发明专利]主播推荐方法、存储设备及计算机设备

权利要求书

1.一种主播推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取预置数量主播的主播数据，形成从小到大顺序编号主播数据集合；

依次从所述主播数据集合中获得一个主播数据，并将该主播数据作为当前主播数据，生成该当前主播数据的子集，并将该子集置于缓冲区；当缓冲区中不包含有编号最大的主播数据的子集，则从缓冲区依次获取子集，并根据每一次获取的子集生成拓展的子集；当缓冲区中包含有编号最大的主播数据的子集时，将所述子集和包含有编号最大的主播数据的拓展子集置于结果区，将结果区的所有子集作为总集合，并清空缓冲区；

对所述总集合中的子集进行协同过滤，得到过滤后子集的主播数据对应的主播；向用户推荐所述主播。

2.根据权利要求1所述的主播推荐方法，其特征在于，所述获取预置数量主播的主播数据，形成主播数据集合，包括：将所述主播数据集合中的主播数据进行顺序编号；

所述依次从所述主播数据集合中获得一个主播数据，根据该主播数据从所述主播数据集合中获取其他主播数据生成子集置于总集合中，包括：按照主播数据的编号从小到大依次从所述主播数据集合中获得一个主播数据，根据该主播数据的编号从所述主播数据集合中获取编号排在该主播数据的编号之后的其他主播数据生成子集置于总集合中。

3.根据权利要求2所述的主播推荐方法，其特征在于，所述将所述主播数据集合中的主播数据进行顺序编号，包括：

根据获取主播数据的次序对主播数据进行顺序编号；或

对主播数据按该主播数据对应的主播特征进行从小到大顺序编号，形成从小到大顺序编号的主播数据集合。

4.根据权利要求1所述的主播推荐方法，其特征在于，所述生成拓展的子集包括：把获取子集作为当前子集，获取当前子集中编号最大主播数据；判断所述当前子集中编号最大主播数据是否为所述主播数据集合中的编号最大的主播数据；若否，执行步骤d；若是，将该当前子集置于中间区；

d从主播数据集合中，按照编号从小到大依次获取编号在该编号最大主播数据之后的一个主播数据；根据每次获取的一个主播数据，生成包含所述获取的一个主播数据与所述当前子集中主播数据的子集；把该子集置于中间区；

e把缓冲区的子集置于结果区，清空缓冲区；把中间区的子集置于缓冲区，清空中间区，则重新判断缓冲区中是否有包含编号最大主播数据不属于主播数据集合编号最大主播数据的子集。

5.根据权利要求1所述的主播推荐方法，其特征在于，所述主播数据包括主播的品类数据；或，所述主播数据包括主播的等级数据。

6.根据权利要求1所述的主播推荐方法，其特征在于，所述对所述总集合中的子集进行协同过滤，得到过滤后子集的主播数据对应的主播，包括：

分析所述总集合中子集的主播数据的相似性；

根据所述相似性对所述总集合中的子集进行协同过滤，得到过滤后子集的主播数据对应的主播。

7.根据权利要求5所述的主播推荐方法，其特征在于，所述对所述总集合中的子集进行协同过滤，得到过滤后子集的主播数据对应的主播，包括：

分析所述总集合中子集的主播的直播内容数据的相似性；

根据所述相似性对所述总集合中的子集进行协同过滤，得到过滤后子集的主播数据对应的主播。

8.一种存储设备，其特征在于，包括多条指令；所述指令适于由处理器加载并执行：

获取预置数量主播的主播数据，形成从小到大顺序编号主播数据集合；

依次从所述主播数据集合中获得一个主播数据，并将该主播数据作为当前主播数据，生成该当前主播数据的子集，并将该子集置于缓冲区；当缓冲区中不包含有编号最大的主播数据的子集，则从缓冲区依次获取子集，并根据每一次获取的子集生成拓展的子集；当缓冲区中包含有编号最大的主播数据的子集时，将所述子集和包含有编号最大的主播数据的拓展子集置于结果区，将结果区的所有子集作为总集合，并清空缓冲区；

对所述总集合中的子集进行协同过滤，得到过滤后子集的主播数据对应的主播；向用户推荐所述主播。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器；

一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个应用程序配置用于：执行根据权利要求1～7任一项所述的主播推荐方法。