【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及直播，尤其涉及一種電商直播商品上架時機預測方法。
技術介紹
1、近年來，隨著電商直播的迅猛發展，越來越多的商家通過直播平臺推廣和銷售商品。現有技術中，商家通常依賴直播過程中簡單的觀眾互動數據，如評論數量、點贊次數等，結合經驗或靜態規則判斷商品的上架時機。這些方式在一定程度上能夠提高商品銷售轉化率，但其準確性和實時性往往受到諸多限制。
2、然而，現有技術中存在以下主要問題：對觀眾行為特征的挖掘深度不足，未能有效結合實時數據和歷史數據進行動態分析；缺乏對觀眾行為特征對上架時機影響權重的動態調整機制，導致上架時機的決策依賴靜態規則或主觀判斷，容易錯失最佳銷售時機；同時，轉化率數據未能有效用于優化后續決策，缺乏自我改進能力。
3、因此，亟需一種能夠實時采集、分析觀眾行為特征，并動態預測商品上架時機的技術方案，以更精準地輔助電商直播中的上架決策。
技術實現思路
1、本申請提供一種電商直播商品上架時機預測方法，以提高直播帶貨的轉化效率和精準性。
2、本申請提供一種電商直播商品上架時機預測方法，包括：
3、通過預設的數據采集裝置或接口實時獲取直播過程中產生的觀眾互動數據，所述觀眾互動數據包括觀眾發送的評論、點贊、分享次數及觀看時長；
4、對所采集的觀眾互動數據進行預處理，提取觀眾行為特征，所述觀眾行為特征包括交互頻率、參與深度和關注內容；
5、構建用于分析觀眾行為特征的動態權重模型，所述動態權重模型用于動態調整
6、利用所述動態權重模型，結合實時觀眾行為特征數據，生成一個綜合時機評分，用于評估直播過程中各時間點的商品上架潛力；
7、根據所述綜合時機評分，在直播過程中實時調整商品上架時機，并記錄上架后的轉化率數據，以優化后續直播中的時機預測。
8、更進一步地，所述的電商直播商品上架時機預測方法，還包括基于所述轉化率數據和觀眾行為特征，動態調整權重模型中的參數，以提高未來直播的時機預測準確性和轉化率。
9、更進一步地，所述通過預設的數據采集裝置或接口實時獲取直播過程中產生的觀眾互動數據，包括：
10、實時監測直播間的互動行為，包括評論、點贊、分享和彈幕的產生頻率，并將其作為初始行為數據；
11、通過與直播平臺的接口連接，將監測到的互動數據安全傳輸至數據處理單元，確保數據采集的實時性和完整性；
12、對傳輸至數據處理單元的互動數據進行預處理，包括去重、時間戳添加和數據分類，生成結構化數據。
13、更進一步地，所述通過預設的數據采集裝置或接口實時獲取直播過程中產生的觀眾互動數據，包括：
14、實時捕獲觀眾行為數據，包括文本互動、情感互動和行為互動三種類型；
15、根據捕獲的數據類型為每一項互動行為添加標簽，用于區分觀眾行為的類別和意圖；
16、將帶標簽的觀眾互動數據存儲至動態緩沖區。
17、更進一步地，所述對所采集的觀眾互動數據進行預處理，提取觀眾行為特征，包括：
18、對采集的觀眾互動數據進行去重、去噪處理，過濾無效數據和異常數據，確保數據質量；
19、將清洗后的數據按照交互頻率、參與深度和關注內容進行分類處理，其中，交互頻率通過統計每位觀眾在單位時間內的互動次數進行計算；參與深度通過分析觀眾的觀看時長和參與行為的多樣性進行判定；關注內容通過提取觀眾評論和彈幕中的關鍵詞進行主題聚類。
20、更進一步地，所述構建用于分析觀眾行為特征的動態權重模型，包括：
21、通過動態權重模型的特征分類模塊，對所述觀眾行為特征中的交互頻率、參與深度和關注內容進行分類處理，分別生成高頻特征向量、深度特征向量和內容特征向量；
22、利用動態權重模型的特征權重分配模塊，對所述特征分類單元生成的特征向量進行初步加權處理，生成初步加權特征值，每個特征的權重值根據預設規則與歷史觀眾行為數據的相關性動態調整；
23、通過動態權重模型的特征關聯分析模塊，將所述初步加權特征值與歷史行為特征數據進行關聯計算，分析不同時段的行為特征變化趨勢，生成關聯特征矩陣；
24、利用動態權重模型的特征融合模塊，對所述關聯特征矩陣中的高頻特征、深度特征和內容特征進行融合處理，生成綜合特征值，其中，所述綜合特征值的生成考慮了每類特征在當前時刻對轉化率的動態影響；
25、通過動態權重模型的評分生成模塊，將所述綜合特征值輸入至時機評分函數中，結合直播過程中實時數據計算綜合時機評分，其中，所述綜合時機評分用于評估當前時間點的商品上架潛力。
26、更進一步地，所述利用動態權重模型的特征權重分配模塊，對所述特征分類單元生成的特征向量進行初步加權處理，生成初步加權特征值，包括：
27、按照如下的公式1通過動態加權函數對特征分類單元生成的高頻特征向量、深度特征向量和內容特征向量分別進行初步加權處理：
28、；
29、其中，為特征的初步加權特征值；為特征的原始特征值；為特征的權重值，按照如下的公式2計算：
30、；
31、其中，為特征??的實時觸發頻率；、、、、、、為預設調整參數；?為特征??在歷史觀眾行為數據中的相關性得分；為特征?在實時觀眾行為數據中的變化率；
32、相關性得分按照如下的公式3計算：
33、；
34、其中，為特征??在時間點的觀眾行為特征值；?為時間點??的行為權重因子；?為歷史數據的時間跨度；
35、變化率按照如下的公式4計算：
36、；
37、其中，?為特征??在上一時間點的特征值；為避免除零錯誤的正數；?為特征??在當前時間點的特征值；為放大因子；為特征?的歷史平均特征值；為調整因子；
38、按照如下的公式5，生成生成標準化加權特征值?：
39、；
40、其中，為特征的總數量。
41、更進一步地，所述通過動態權重模型的特征關聯分析模塊，將所述初步加權特征值與歷史行為特征數據進行關聯計算，分析不同時段的行為特征變化趨勢，生成關聯特征矩陣，包括：
42、對歷史行為特征數據按照預設的時間間隔分割成多個時間段,?其中為時間段索引；
43、按照如下的公式6，計算特征??和??在時間段??內的關聯強度?：
44、；
45、其中，為特征??的初步加權特征值；為特征??在時間點??的觀眾行為特征值；為時間衰減速率；為時間段??的中心時間點；
46、綜合所有時間段的關聯強度，生成最終的關聯特征矩陣，其元素??表示特征??和特征??的綜合關聯強度，按照如下的公式7計算：
47、；
48、其中，表示時間段總數；表示時間段??的權重，按照如下的公式8計算：
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【技術保護點】
1.一種電商直播商品上架時機預測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的電商直播商品上架時機預測方法，其特征在于，還包括基于所述轉化率數據和觀眾行為特征，動態調整權重模型中的參數，以提高未來直播的時機預測準確性和轉化率。
3.根據權利要求1所述的電商直播商品上架時機預測方法，其特征在于，所述通過預設的數據采集裝置或接口實時獲取直播過程中產生的觀眾互動數據，包括：
4.根據權利要求1所述的電商直播商品上架時機預測方法，其特征在于，所述通過預設的數據采集裝置或接口實時獲取直播過程中產生的觀眾互動數據，包括：
5.根據權利要求1所述的電商直播商品上架時機預測方法，其特征在于，所述對所采集的觀眾互動數據進行預處理，提取觀眾行為特征，包括：
6.根據權利要求1所述的電商直播商品上架時機預測方法，其特征在于，所述構建用于分析觀眾行為特征的動態權重模型，包括：
7.根據權利要求6所述的電商直播商品上架時機預測方法，其特征在于，所述利用動態權重模型的特征權重分配模塊，對所述特征分類單元生成的特征向量進行初步加權處理
8.根據權利要求7所述的電商直播商品上架時機預測方法，其特征在于，所述通過動態權重模型的特征關聯分析模塊，將所述初步加權特征值與歷史行為特征數據進行關聯計算，分析不同時段的行為特征變化趨勢，生成關聯特征矩陣，包括：
9.根據權利要求6所述的電商直播商品上架時機預測方法，其特征在于，所述利用動態權重模型的特征融合模塊，對所述關聯特征矩陣中的高頻特征、深度特征和內容特征進行融合處理，生成綜合特征值，包括：
10.根據權利要求6所述的電商直播商品上架時機預測方法，其特征在于，所述通過動態權重模型的評分生成模塊，將所述綜合特征值輸入至時機評分函數中，結合直播過程中實時數據計算綜合時機評分，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種電商直播商品上架時機預測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的電商直播商品上架時機預測方法，其特征在于，還包括基于所述轉化率數據和觀眾行為特征，動態調整權重模型中的參數，以提高未來直播的時機預測準確性和轉化率。
3.根據權利要求1所述的電商直播商品上架時機預測方法，其特征在于，所述通過預設的數據采集裝置或接口實時獲取直播過程中產生的觀眾互動數據，包括：
4.根據權利要求1所述的電商直播商品上架時機預測方法，其特征在于，所述通過預設的數據采集裝置或接口實時獲取直播過程中產生的觀眾互動數據，包括：
5.根據權利要求1所述的電商直播商品上架時機預測方法，其特征在于，所述對所采集的觀眾互動數據進行預處理，提取觀眾行為特征，包括：
6.根據權利要求1所述的電商直播商品上架時機預測方法，其特征在于，所述構建用于分析觀眾行為特征的動態權重模型，包括：<...
【專利技術屬性】
技術研發人員：夏志婕，陳碎雷，李晨，
申請(專利權)人：浙江工貿職業技術學院浙江工貿技師學院，
類型：發明
國別省市：
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