摘要
本申请提供了一种非均分流量场景下的潜力主播筛选方法及相关装置。一方面,可根据多个待筛选主播的直播数据确定目标先验样本值,并基于目标先验样本值和每个待筛选主播的直播数据,利用贝叶斯算法确定待筛选主播在流量密度指标下的密度指标值。另一方面,本申请可根据待筛选主播的进房流量,将多个待筛选主播划分到多个流量桶,并在每个流量桶内评估待筛选主播的潜力等级。通过应用贝叶斯算法和分桶评估机制,本申请能穿透流量不均的干扰,极大程度地剥离由主播流量基数差异而导致的筛选失真问题,从而可在直播平台特有的非均分流量场景下,自动、高效、准确且客观地筛选出具有优质潜力的主播,实现非均分流量场景下的鲁棒性评估。
技术关键词
贝叶斯算法
潜力主播
指标
特征值
计算机可读指令
密度
付费
筛选方法
数值
粉丝
样本
场景
鲁棒性评估
流水
直播平台
数据获取模块
处理器
表达式
数据分布
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后台服务器
姿态识别模型
预演方法
姿态特征
VR设备
协方差矩阵重构
干扰抑制方法
干扰加噪声
投影变换矩阵
噪声子空间
登录管理方法
账号
预警机制
脚本
计算机可读指令
学习方法
多任务联合训练
样本
模糊聚类算法
神经网络模型