[发明专利]一种主播调度方法、装置、电子设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种主播调度方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待调度主播的历史行为特征，将所述历史行为特征输入预先建立的神经网络模型，得到所述历史行为特征对应的所述待调度主播的区域流行度，所述区域流行度包括：第一区域流行度和第二区域流行度；所述第一区域为所述待调度主播所在的本地区域或所述待调度主播所在区域的邻近区域，所述第二区域为所述待调度主播所在区域的非邻近区域；

判断所述待调度主播的第一区域流行度是否大于预设阈值，如果所述待调度主播的第一区域流行度大于所述预设阈值，确定所述待调度主播为第一区域流行主播，

计算各边缘节点以及核心节点为所述待调度主播提供服务的服务质量；

若所述各边缘节点中存在服务质量大于所述核心节点，且剩余带宽大于或等于所述待调度主播占用带宽的待选边缘节点，从所述待选边缘节点中选取服务质量最高的一个边缘节点为所述待调度主播服务；否则，通过所述核心节点为所述待调度主播提供服务。

2.根据权利要求1所述的主播调度方法，其特征在于，在所述判断所述待调度主播的第一区域流行度是否大于预设阈值之后，所述方法还包括：

如果所述待调度主播的第一区域流行度不大于所述预设阈值，确定所述待调度主播是第二区域流行主播，通过所述核心节点为所述待调度主播服务。

3.根据权利要求1或2所述的主播调度方法，其特征在于，所述神经网络模型的建立方法包括：

获取多个主播的历史行为特征，所述历史行为特征为各单位时间粉丝观看直播内容的时长总和与直播内容时长的比值、所述各单位时间收到的礼物个数、所述各单位时间的累积直播次数、所述各单位时间的粉丝个数以及主播类型中的一种或多种；

获取所述多个主播的历史行为特征对应的区域流行度；

根据所述多个主播的历史行为特征以及所述多个主播的历史行为特征对应的区域流行度进行神经网络训练，得到所述神经网络模型。

4.根据权利要求1或2所述的主播调度方法，其特征在于，所述计算各边缘节点以及核心节点为所述待调度主播提供服务的服务质量包括：

根据所述待调度主播将直播内容上传至所述各边缘节点以及所述核心节点的时间延迟以及占用带宽，计算所述各边缘节点以及所述核心节点为所述待调度主播提供服务的服务质量。

5.根据权利要求4所述的主播调度方法，其特征在于，所述根据所述待调度主播将直播内容上传至所述各边缘节点以及所述核心节点的时间延迟以及占用带宽，计算所述各边缘节点以及所述核心节点为所述待调度主播提供服务的服务质量，包括：

若所述待调度主播将直播内容上传至任一边缘节点或所述核心节点的时间延迟为rtt，占用带宽为bw，根据公式：计算所述任一边缘节点或所述核心节点为所述待调度主播提供服务的服务质量quality，ρ₁表示预设延迟权重系数，ρ₂表示预设带宽权重系数。

6.一种主播调度装置，其特征在于，所述装置包括：

区域流行度确定模块，被配置为执行获取待调度主播的历史行为特征，将所述历史行为特征输入预先建立的神经网络模型，得到所述历史行为特征对应的所述待调度主播的区域流行度，所述区域流行度包括：第一区域流行度和第二区域流行度；所述第一区域为所述待调度主播所在的本地区域或所述待调度主播所在区域的邻近区域，所述第二区域为所述待调度主播所在区域的非邻近区域；

判断模块，被配置为执行判断所述待调度主播的第一区域流行度是否大于预设阈值；

第一区域流行主播确定模块，被配置为在所述待调度主播的第一区域流行度大于所述预设阈值时，确定所述待调度主播为第一区域流行主播；

服务质量计算模块，被配置为执行计算各边缘节点以及核心节点为所述待调度主播提供服务的服务质量；

服务模块，被配置为执行若所述各边缘节点中存在服务质量大于所述核心节点，且剩余带宽大于或等于所述待调度主播占用带宽的待选边缘节点，从所述待选边缘节点中选取服务质量最高的一个边缘节点为所述待调度主播服务；否则，通过所述核心节点为所述待调度主播提供服务。