[发明专利]一种达人匹配方法、介质、系统和设备

权利要求书

1.一种达人匹配方法，其特征在于，包括：

收集视频发布平台上发布视频的用户及其用户信息；

预先设定达人筛选规则，将用户信息将用户划分成达人及普通用户，分别建立达人库及普通用户库，并根据预设频率更新；

计算带货数据：获取达人所带过的商品数据，所述商品数据包括商品名称、商品介绍及商品销量，根据所述商品数据进行商品分类；所述商品数据和商品分类形成带货数据；将所述达人及其对应的带货数据储存到所述达人库；

提供搜索，所述搜索包括带货数据搜索。

2.根据权利要求1所述的一种达人匹配方法，其特征在于，所述用户信息包括用户基础信息、粉丝数据、视频数据、评论数据、点赞数据、转发数据。

3.根据权利要求1所述的一种达人匹配方法，其特征在于，所述根据预设频率更新包括：

1.达人库总点赞数前3000的达人每3小时进行达人的用户信息更新；

2.达人库总点赞数前30000的达人每6小时进行达人的用户信息更新；

3.仅有橱窗的达人每天定时进行一次达人的用户信息更新；

4.有橱窗且粉丝数大于10W的达人每6小时进行一次达人的用户信息更新；

5.有橱窗且粉丝数大于1W的达人每12小时进行一次达人的用户信息更新；

6.商家或个人用户关注收藏的达人每2小时进行一次达人的用户信息更新；

7.商家或个人用户近7天内浏览过的达人每10分钟进行一次达人的用户信息更新；

8.粉丝数大于1000每15天进行一次达人的用户信息更新；

9.新发现的达人在24小时内每10分钟进行一次达人的用户信息更新；

10.粉丝数大于1W且没有商品橱窗的达人每12小时进行一次达人的用户信息更新；

11.活跃度达到预设值的达人每12小时进行一次达人的用户信息更新。

4.根据权利要求1所述的一种达人匹配方法，其特征在于，所述达人筛选规则包括：粉丝数量达到预设数量，或者预设数量的用户主动关注。

5.根据权利要求3所述的一种达人匹配方法，其特征在于，所述商品分类采用机器模型进行分类，所述机器模型的学习样本获取于电商平台。

6.根据权利要求1所述的一种达人匹配方法，其特征在于，还包括确定达人的分类标识：建立分类标识；获取达人现有的分类，匹配到对应的分类标识；若达人暂无分类，对达人的认证信息、昵称或个人签名的关键词进行匹配映射，确定分类标识；所述搜索包括分类标识搜索。

7.根据权利要求5所述的一种达人匹配方法，其特征在于，所述确定分类标识过程中，采用机器模型进行分类，所述机器模型的学习样本获取于达人现有的分类。

8.根据权利要求1所述的一种达人匹配方法，其特征在于，还包括计算粉丝画像：所述粉丝画像包括男女粉丝数量及比例、粉丝地域分布、粉丝年龄段分布；所述搜索包括粉丝画像搜索。

9.一种达人匹配系统，其中，包括：

数据采集模块，应用于采集视频发布平台上发布视频的用户及其用户信息；

数据存储模块，为数据库，存储所述数据采集模块采集的数据；

数据处理模块，根据预先设定达人筛选规则，将用户划分成达人及普通用户，并根据预设频率更新；计算带货数据：获取达人所带过的商品数据，所述商品数据包括商品名称及商品销量，根据所述商品数据进行商品分类；所述商品数据和商品分类形成带货数据；将所述达人及其对应的带货数据储存到所述达人库；提供搜索，所述搜索包括带货数据搜索。

10.一种达人匹配设备，其中，包括：存储器、处理器；所述存储器上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至8中任一项所述达人匹配方法。