[发明专利]基于用户行为的用户聚类方法、存储介质、设备及系统

说明书

本发明公开了基于用户行为的用户聚类方法、存储介质、设备及系统，涉及互联网直播领域，该方法包括获取相同行为下的每个用户的M个行为参数，所述M为大于0的整数。将各个行为参数作为M维空间坐标值，计算任意两个用户之间的欧式距离作为行为差距值。若N个用户之间的行为差距值小于预设阈值，且N大于预设的密集度个数，则将所述N个用户归为一簇，其中，N为大于1的整数。本发明能够更好的将差异较小的用户分为一个组/簇。

技术领域

本发明涉及互联网直播领域，具体涉及基于用户行为的用户聚类基于用户行为的用户聚类方法、存储介质、设备及系统。

背景技术

直播平台作为一个泛娱乐化的群众平台，拥有海量的用户资源，这些资源构成了一个强大的群众基础，用户可以在直播间、贴吧等等互联网平台上进行信息交流和分享。同时，为支持的主播和直播分类增添乐趣，增加用户和平台的粘着度，社交网站会将志趣相投或有共同目的的人聚集起来，为人际交往提供了极大便利，是一种现实社会之外的全新社交方式。

但是，当下的直播平台社交多基于用户自发的组织和活动的线下通知，没有合理的将虽然兴趣一致，但是并没有行动以及言谈一致的用户进行匹配。即有的用户在线时间长而有的短，有的喜欢发送弹幕有的则不，有的用户观看直播间广泛而有的是固定几个直播间，而如果将这些用户分为一类，起不到较好的用户分类效果，应为这些用户行为差异大，相互之间言行不一致，如果直接将这些分为同一个团队，团队的集体活动可能效果较差。

因此，需要一种兴趣度匹配算法，用于发现匹配更高的用户群体，将这些群体促成一个团队，并给予团队一定的奖励，刺激群体的活跃性。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供基于用户行为的用户聚类基于用户行为的用户聚类方法、存储介质、设备及系统，能够根据用户在直播平台上的行为参数计算相同兴趣用户之间，行为特征上的差异，从而较好的将差异较小的用户分为一个团队，更加的合理。

为达到以上目的，第一方面，本发明实施例提供一种基于用户行为的用户聚类方法，其包括：

获取相同行为下的每个用户的M个行为参数，所述M为大于0的整数；

将各个行为参数作为M维空间坐标值，计算任意两个用户之间的欧式距离作为行为差距值；

若N个用户之间的行为差距值小于预设阈值，且N大于预设的密集度个数，则将所述N个用户归为一簇，其中，N为大于1的整数。

优选的，所述行为参数包括观看参数和弹幕内容，所述观看参数包括用户观看时长、观看时间段、关注主播数量和/或送虚拟礼物金额；

根据观看参数计算用户之间在观看习惯上的偏差值作为观看偏差值，根据弹幕内容计算用户之间在弹幕用语上的偏差值作为用语偏差值；

根据观看偏差值和用语偏差值计算用户行为偏差值。

优选的，所述根据观看参数计算用户之间在观看习惯上的偏差值作为观看偏差值：

所述行为参数包括A个观看参数，将每个用户的所述A个观看参数的值作为A维空间的坐标值，计算两个用户的欧式距离作为观看偏差值，所述A为大于0的整数。

优选的，所述根据弹幕内容计算用户之间在弹幕用语上的偏差值作为用语偏差值：

使用word2vec模型将所述词组转换为B维的词向量，计算两个用户对应词向量的欧式距离作为语言偏差值。

优选的，所述根据观看偏差值和用语偏差值计算用户行为偏差值具体为：

所述观看偏差和语言偏差均设有对应的权重，所述行为差距等于观看偏差、语言偏差与各自权重相乘后的和。

优选的，所述预设算法使用的具体公式为：