一种信息处理方法、装置和电子设备与流程

本公开涉及互联网技术领域，尤其涉及一种信息处理方法、装置和电子设备。

背景技术：

网络直播的出现使得信息传递更加迅速和便利，加之其特有的交流及时性强的特点，为广大用户提供了一种全新的交流模式。在直播过程中，主播可以通过直播类应用程序在直播间中向用户展示商品信息、才艺信息等，观看用户可以观看主播的展示内容。观看用户在观看展示内容时，可以在当前场景中进行诸如送礼、关注等操作。

技术实现要素：

提供该公开内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该公开内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开实施例提供了一种信息处理方法、装置和电子设备。可以使展示的推荐功能更能够满足于用户的当前需求，展示时机更加贴近于用户的欲执行时机。使得用户在有相关需求时，可以快捷实现对应的推荐功能，降低打扰用户的几率。

第一方面，本公开实施例提供了一种信息处理方法，该方法包括：获取与预设直播间对应的用户的历史行为数据；基于所述历史行为数据确定待展示的功能推荐信息，所述功能推荐信息包括推荐功能以及推荐功能对应的展示时机；发送所述功能推荐信息，以指示终端设备在所述展示时机到达时在所述直播间的展示界面中展示所述推荐功能。

第二方面，本公开实施例提供了一种信息处理装置，该装置包括：获取模块，用于获取与预设直播间对应的用户的历史行为数据；确定模块，用于基于所述历史行为数据确定待展示的功能推荐信息，所述功能推荐信息包括推荐功能以及推荐功能对应的展示时机；发送模块，用于发送所述功能推荐信息，以指示终端设备在所述展示时机到达时在所述直播间的展示界面中展示所述推荐功能。

第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现第一方面所述的信息处理方法。

第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的信息处理方法的步骤。

本公开实施例提供的信息处理方法、装置和电子设备，通过首先获取与预设直播间对应的用户的历史行为数据；然后基于所述历史行为数据确定待展示的功能推荐信息，所述功能推荐信息包括推荐功能以及推荐功能对应的展示时机；最后发送所述功能推荐信息，以指示终端设备在所述展示时机到达时在所述直播间的展示界面中展示所述推荐功能。可以使展示的推荐功能更能够满足于用户的当前需求，展示时机更加贴近于用户的欲执行时机。使得用户在有相关需求时，可以快捷实现对应的推荐功能，降低打扰用户的几率。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1为根据本公开的信息处理方法的一个实施例的流程图；

图2为根据本公开的信息处理装置的一个实施例的结构示意图；

图3为本公开的一个实施例的信息处理方法可以应用于其中的示例性系统架构；

图4为根据本公开实施例提供的电子设备的基本结构的示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

请参考图1，其示出了根据本公开的信息处理方法的一个实施例的流程图，如图1所示，该信息处理方法包括以下步骤101至步骤103。

步骤101，获取与预设直播间对应的用户的历史行为数据。

上述预设直播间可以包括预先设置的用以直播展示信息内容的房间。这里的房间可以包括该预设直播间中的主播用户所在的空间。该预设直播间中的主播用户可以在其直播间向观看用户展示对应的信息内容。这里的信息内容例如可以是关于商品买卖的内容，也可以是关于教学的内容等。主播用户可以创建属于自己的直播间，当直播间创建完成之后，观看用户可以通过点击或者长按表征进入直播间的按钮等方式进入该直播间以观看主播用户展示的信息内容。这里，可以将上述观看用户视为预设直播间对应的用户。一些应用场景中，各个直播间可以有各自对应的房间号，在设置预设直播间时，可以通过设置对应的房间号以区分不同的直播间。

上述历史行为数据可以包括当前时刻之前用户在预设直播间中所执行过的行为。这里的历史行为数据例如可以为在该直播间中执行过的对主播用户的展示内容进行评论的评论数据，对该主播用户的点赞数据等。

一些应用场景中，当用户执行了例如评论行为、点赞行为等后，可以将这些行为对应的行为数据进行存储。这样，可以通过在存储的行为数据中查找与预设直播间对应的历史行为数据进行获取。

步骤102，基于历史行为数据确定待展示的功能推荐信息，上述功能推荐信息包括推荐功能以及推荐功能对应的展示时机。

上述推荐功能可以包括用户能够在直播间中实现的功能。例如，可以向用户推荐关注该直播间中的主播的关注功能，以使用户通过执行关注操作实现该关注功能；这里的关注操作例如可以为用户通过点击高亮显示的对应的表征关注主播的按钮实现。例如，还可以向用户推荐向该直播间中的主播送礼的送礼功能，以使用户通过执行送礼操作实现该送礼功能。这里的送礼操作例如可以为用户通过触发表征向主播送礼的按钮实现。

在实现推荐功能的过程中，可以确定展示该推荐功能的展示时机。例如，通过分析用户a的历史行为数据，分析结果如果表明用户a的历史行为数据中，该用户a观看游戏直播的时间大于3分钟即会关注对应的游戏主播。此时，可以向该用户a推荐关注功能。则可以将该关注功能视为上述的推荐功能，在自该用户a观看时刻起，至3分钟时间到达时可以向该用户a展示该推荐功能的时机视为上述的展示时机。

一些应用场景中，可以通过分析历史行为数据确定某一行为在当前时刻的发生概率来确定待展示的功能推荐信息。例如，可以分析上述用户b在观看卖货直播时，如果分析结果表明其观看10分钟时执行对对应的带货主播进行关注的操作的发生概率与其他时间点相比概率最大。亦可以将该关注功能视为上述的推荐功能，在自该用户b观看时刻起，至10分钟时间到达时可以向该用户b展示该推荐功能的时机视为上述的展示时机。

步骤103，发送功能推荐信息，以指示终端设备在展示时机到达时在直播间的展示界面中展示推荐功能

信息处理方法可以由服务端执行，当服务端确定了上述功能推荐信息之后，可以将该功能推荐信息发送给对应的终端设备。终端设备接收到之后，可以确定推荐功能以及该推荐功能对应的展示时机。并可以在展示时机到达时，向用户展示对应的推荐功能。

例如，用户c进入美妆直播间后，服务端可以获取该用户c的历史行为数据以确定对应的功能推荐信息。如果确定的推荐功能为向用户c推荐主播当前在主播间中使用的美妆产品的购买链接，展示时机为在用户c向主播送礼后的10秒时间到达时。则终端设备接收到该功能推荐信息之后，可以在直播间中以用户c向主播送礼的时刻起的第10秒钟到达时在直播间的展示界面中展示该推荐功能。

用户在展示界面中看到对应的推荐功能时，如果该推荐功能是当前时刻自己想要执行的操作对应的功能，可以根据触发该推荐功能对应的触发点来实现对应的推荐功能。

一些应用场景中，终端设备在直播间的展示界面中，可以通过箭头引导用户执行推荐操作，并可以附上相应的推荐文字。例如，引导用户执行关注操作以实现对应的关注功能时，可以通过箭头指向该关注操作对应的触发点，并可以附上诸如“触发此处可以关注主播”的字样。用户通过箭头指向及推荐文字可以直观知晓对应的推荐功能。这里的箭头可以设置为粉色、红色等有色箭头。这里的推荐文字可以附在箭头上，也可以通过其他诸如文字框等载体进行展示。

现有技术中，在向用户推荐功能时，大多是通过在固定的时间以固定的形式引导用户执行对应的操作来实现，但在展示功能推荐信息时，如果没有在用户的欲执行时间展示用户当前想要实现的推荐功能，便可能会打扰到用户，继而可能降低用户体验。

在本实施例中，通过首先获取与预设直播间对应的用户的历史行为数据；然后基于历史行为数据确定待展示的功能推荐信息，上述功能推荐信息包括推荐功能以及推荐功能对应的展示时机；最后发送功能推荐信息，以指示终端设备在展示时机到达时在直播间的展示界面中展示推荐功能。可以使展示的推荐功能更能够满足于用户的当前需求，展示时机更加贴近于用户的欲执行时机。使得用户在有相关需求时，可以快捷实现对应的推荐功能，降低打扰用户的几率。

一些应用场景中，用户可能不知道实现欲实现的功能需要执行的相关操作，进而可能执行诸如查找该欲实现功能的其他与实现该功能无关的操作等。而由于用户执行了这些多余的操作，可能会增加用户的操作成本。因此，本实施例提供的通过推荐功能使用户直接执行相关操作的方式，在一定程度上可以减少用户的操作成本。

在一些可选的实现方式中，信息处理方法还可以包括步骤1。

步骤1，基于用户的历史行为数据确定用户的用户画像，并根据用户画像确定用户对应的用户类别；

上述用户画像可以包括用户的身份标签。例如，可以根据用户的历史行为数据确定用户是否为喜欢观看游戏直播的用户(游戏用户)或者是否为喜欢观看美妆直播的用户(美妆用户)等。这里的游戏用户或美妆用户可以视为用户的用户画像，也即，给予用户一个身份标签。当用户画像确定之后，可以确定对应的用户类别，这里可以确定该用户的用户类别为游戏用户类别或者美妆用户类别。一些应用场景中，如果用户没有历史行为数据，可以确定该用户的用户类别为新用户对应的第一用户类别。

当用户类别确定之后，上述步骤102可以包括步骤1021：基于对同属用户类别的多个用户的历史行为的统计结果，确定待展示的功能推荐信息。

多个用户可以同属于一个用户类别。例如，用户甲、用户乙和用户丙都喜欢观看游戏直播，基于这三个用户各自的历史行为数据可以确定他们的用户类别可以都为游戏用户类别。一些应用场景中，可以通过统计这三个用户的历史行为数据，来确定向该游戏用户类别中的用户丁对应的待展示的功能推荐信息。

也就是说，可以根据同属于同一用户类别中的其他多个用户的历史行为数据，来确定对当前用户的功能推荐信息。例如，如果同一用户类别中的多个用户均在观看直播间中的主播5分钟后都会关注该主播，则可以在当前用户观看该主播5分钟时，在该直播间的展示界面中展示对应的功能推荐信息，也即展示关注该主播的关注功能。

在一些可选的实现方式中，历史行为数据可以包括用户的第一历史行为交互序列数据，以及步骤102可以包括步骤1022：基于第一历史行为交互序列数据确定功能推荐信息。

上述第一历史行为交互序列数据可以包括在执行某一操作前会进行的其他多个相关操作。例如，观看用户a在送礼前10秒内一般会进行评论行为和点赞行为。则可以将在当前时刻之前连续发生的评论行为和点赞行为视为第一历史行为交互序列数据。

获取到第一历史行为交互序列数据之后，可以基于第一历史行为交互序列数据确定对应的功能推荐信息。例如，可以根据上述的观看用户a的第一历史行为交互序列数据，确定观看用户a对应的推荐功能为向主播用户进行送礼。该推荐功能对应的展示时机为在观看用户a点赞行为结束后的10秒内。

在一些可选的实现方式中，信息处理方法还可以包括步骤2。

步骤2：基于主播的历史行为数据确定主播的主播画像，并根据主播画像确定主播对应的主播类别。

这里的主播画像可以包括主播的身份标签。例如，可以根据主播的历史行为数据确定主播是否为直播游戏内容的主播(游戏主播)或者是否为直播美妆内容的主播(美妆主播)等。这里的游戏主播或美妆主播可以视为主播的主播画像，也即，给予主播用户一个身份标签。当主播画像确定之后，可以确定对应的主播类别，这里可以确定该主播的主播类别为游戏主播类别或者美妆主播类别。一些应用场景中，如果主播没有历史行为数据，可以确定该主播的主播类别为新主播对应的第一主播类别。

主播类别确定之后，步骤102还可以包括步骤1023：根据同一用户类别中的多个用户对同一主播类别中的多个主播的第一历史行为交互序列数据建立第一时间预估模型，并通过第一时间预估模型的第一输出时间值确定功能推荐信息。

多个主播可以同属于一个主播类别。例如，主播甲、主播乙和主播丙都能够进行游戏直播，基于这三个主播各自的历史行为数据可以确定他们的主播类别可以都为游戏主播类别。

一些应用场景中，可以通过统计同一用户类别中的多个观看用户对同一主播类别中的多个主播的第一历史行为交互序列数据建立第一时间预估模型。例如，可以通过分析游戏用户类别中的用户甲、用户乙和用户丙对游戏主播类别中的主播甲、主播乙和主播丙的第一历史行为交互序列，建立第一时间预估模型。这里的第一时间预估模型可以基于第一历史行为交互序列数据预估出该游戏用户类别中的用户丁在某个时间点想要实现的功能。第一时间预估模型预估出对应的展示时机之后，可以通过第一输出值输出该展示时机对应的信息内容。这里的第一输出值例如可以为表征在连续执行了评论行为和点赞行为的10秒内展示关注功能的信息内容。

在另外一些可选的实现方式中，历史行为数据包括用户在多个场景中的历史行为转移数据、各历史行为持续时长数据和/或各历史行为对应的预设收益评估参数对应的历史参数值。

上述历史行为转移数据可以包括不同行为到另一行为的交互转移的历史数据，例如，从当前的观看行为转移至充值行为的历史数据。

上述历史行为持续时长数据可以包括诸如观看行为持续了30分钟的历史数据、充值行为持续了1分钟的历史数据等。

上述历史行为对应的预设收益评估参数对应的历史参数值可以包括诸如历史行为对应的营收对应的历史参数值、吸引观众的人数对应的历史参数值等。

获取到上述用户在多个场景中的历史行为转移数据、各历史行为持续时长数据和/或各历史行为对应的预设收益评估参数对应的历史参数值之后，步骤102可以包括步骤1024：基于用户在多个场景下的历史行为转移数据、各历史行为持续时长数据和/或各历史行为对应的历史参数值确定功能推荐信息。

例如，如果获取到用户a在多个场景下的历史行为转移数据包括在送礼行为之后会继续进行观看行为，送礼行为持续3秒钟，观看行为持续20分钟，送礼行为带来的营收为5元，持续20分钟的观看行为带来的营收为15元。此时，可以通过这些历史行为数据确定对应的功能推荐信息为在用户送礼行为之后展示观看功能(此时，可以不向用户展示其他推荐功能，用户a即可继续进行观看)。

在一些可选的实现方式中，步骤102还可以包括步骤1025：基于用户在多个场景下的历史行为转移数据、各历史行为持续时长数据和/或各历史行为对应的历史参数值，构建以获得历史行为持续时长和历史行为对应的历史参数值对应的加权值为目标的行为预估模型；以及通过行为预估模型的输出行为信息确定功能推荐信息。

上述行为预估模型以获得历史行为持续时长和历史行为对应的历史参数值对应的加权值为目标。即可以通过行为预估模型计算上述加权值。一些应用场景中，当用户执行输出行为时，可以最大加权值对应的历史行为确定为输出行为。例如，如果用户执行购买直播间中的商品购买行为较用户观看直播内容的观看行为对应的上述加权值小，可以不对用户展示对应的推荐功能(商品购买功能)，而将观看行为确定为当前的输出行为，此时，通过该输出行为确定的功能推荐信息为观看功能。

在一些可选的实现方式中，可以基于强化学习建立行为预估模型，行为预估模型可以基于如下步骤一至步骤三确定输出行为信息。

步骤一，统计至少一个候选行为，并确定各个候选行为被用户执行的执行概率以及执行各个候选行为所产生的收益。

可以预先统计当前场景下的多个候选行为，通过上述行为预估模型检测每一个候选行为被执行的执行概率以及所能带来的收益。这里的收益可以包括上述的加权值，即加权值大，可以表征带来的收益多。这里的候选行为如果在带货直播间中的话，可以包括充值行为、送礼行为、购买行为等。

步骤二，根据执行概率、收益各自对应的预设权重，确定各个候选行为对应的加权值。

一些应用场景中，可以设置执行概率、收益各自对应的预设权重。例如，可以将执行概率对应的权重设置为0.4，收益对应的权重设置为0.6。这样，在检测到候选行为的执行概率和收益之后，可以结合各自对应的权重计算对应的加权值。

步骤三，将数值最大的加权值对应的候选行为信息确定为输出行为信息。

当各个候选行为对应的加权值计算出来之后，可以进行比较，将加权值最大的候选行为确定为用户当前最有可能执行的行为，并将该候选行为信息作为输出行为信息输出。

在另外一些实施例中，历史行为数据可以包括当前时刻之前的预设时间段内用户的第二历史行为交互序列数据，以及步骤102可以包括步骤1026：基于第二历史行为交互序列数据建立第二时间预估模型，并通过第二时间预估模型的第二输出时间值确定功能推荐信息。

这里的第二历史行为交互序列数据可以包括在当前时刻之前的预设时间段内的多个相关操作。例如，基于用户的第二历史行为交互序列数据分析得出用户送礼前3分钟内会执行连续的评论行为和点赞行为。则基于该第二历史行为交互序列数据建立的第二时间预估模型可以预估出用户的展示时机为在连续的评论行为和点赞行为之后的3分钟内。这里预估出的展示时机可以视为上述的第二输出值对应的信息内容。这里的预设时间段可以包括但不限于送礼前5分钟、送礼前10分钟等。

在一些可选的实现方式中，指示终端设备在展示时机到达时在直播间的展示界面中展示推荐功能(上述步骤103)，可以包括：指示终端设备在展示时机到达时在直播间的展示界面中以弹窗形式展示推荐功能。

也就是说，终端设备在接收到功能推荐信息之后，可以以弹窗形式展示对应的推荐功能。通过弹窗形式展示推荐功能更能够引起用户的注意，使用户快速执行相关的操作以实现对应的推荐功能。

请参考图2，其示出了根据本公开的信息处理装置的一个实施例的结构示意图，如图2所示，信息处理装置包括获取模块201、确定模块202和发送模块203。其中，获取模块201，用于获取与预设直播间对应的用户的历史行为数据；确定模块202，用于基于历史行为数据确定待展示的功能推荐信息，上述功能推荐信息包括推荐功能以及推荐功能对应的展示时机；发送模块203，用于发送功能推荐信息，以指示终端设备在展示时机到达时在直播间的展示界面中展示推荐功能。

需要说明的是，该信息处理装置的获取模块201、确定模块202和发送模块203的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图1对应实施例中步骤101至步骤103的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，信息处理装置还包括用户类别确定模块，上述用户类别确定模块用于：基于用户的历史行为数据确定用户的用户画像，并根据用户画像确定用户对应的用户类别；以及确定模块202进一步用于：基于对同属用户类别的多个用户的历史行为的统计结果，确定待展示的功能推荐信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，历史行为数据包括用户的第一历史行为交互序列数据，以及确定模块202进一步用于：基于第一历史行为交互序列数据确定功能推荐信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，信息处理装置进一步包括主播类别确定模块，上述主播类别确定模块用于：基于主播的历史行为数据确定主播的主播画像，并根据主播画像确定主播对应的主播类别；以及确定模块202进一步用于：根据同一用户类别中的多个用户对同一主播类别中的多个主播的第一历史行为交互序列数据建立第一时间预估模型，并通过第一时间预估模型的第一输出时间值确定功能推荐信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，历史行为数据包括用户在多个场景中的历史行为转移数据、各历史行为持续时长数据和/或各历史行为对应的预设收益评估参数对应的历史参数值，以及确定模块202进一步用于：基于用户在多个场景下的历史行为转移数据、各历史行为持续时长数据和/或各历史行为对应的历史参数值确定功能推荐信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，确定模块202进一步用于：基于用户在多个场景下的历史行为转移数据、各历史行为持续时长数据和/或各历史行为对应的历史参数值，构建以获得历史行为持续时长和历史行为对应的历史参数值对应的加权值为目标的行为预估模型；以及通过行为预估模型的输出行为信息确定功能推荐信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，行为预估模型基于如下步骤确定输出行为信息：统计至少一个候选行为，并确定各个候选行为被用户执行的执行概率以及执行各个候选行为所产生的收益；根据执行概率、收益各自对应的预设权重，确定各个候选行为对应的加权值；将数值最大的加权值对应的候选行为信息确定为输出行为信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，历史行为数据包括当前时刻之前的预设时间段内用户的第二历史行为交互序列数据，以及确定模块202进一步用于：基于第二历史行为交互序列数据建立第二时间预估模型，并通过第二时间预估模型的第二输出时间值确定功能推荐信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，发送模块203进一步用于：指示终端设备在展示时机到达时在直播间的展示界面中以弹窗形式展示推荐功能。

请参考图3，其示出了本公开的一个实施例的信息处理方法可以应用于其中的示例性系统架构。

如图3所示，系统架构可以包括终端设备301、302、303，网络304，服务器305。网络304用以在终端设备301、302、303和服务器305之间提供通信链路的介质。网络304可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。上述终端设备和服务器可以利用诸如http(hypertexttransferprotocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)，广域网(“wan”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，adhoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

终端设备301、302、303可以通过网络304与服务器305交互，以接收或发送消息等。终端设备301、302、303上可以安装有各种客户端应用，例如视频发布应用、搜索类应用、新闻资讯类应用。

终端设备301、302、303可以是硬件，也可以是软件。当终端设备301、302、303为硬件时，可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、mp3播放器(movingpictureexpertsgroupaudiolayeriii，动态影像专家压缩标准音频层面3)、mp4(movingpictureexpertsgroupaudiolayeriv，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备301、302、303为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器305可以是可以提供各种服务的服务器，例如接收终端设备301、302、303发送的功能推荐信息的获取请求，对功能推荐信息的获取请求进行分析处理，并将分析处理结果(例如与上述获取请求对应的功能推荐信息)发送给终端设备301、302、303。

需要说明的是，本公开实施例所提供的信息处理方法可以由服务器执行，相应地，信息处理装置可以设置在服务器中。

应该理解，图3中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

下面参考图4，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备(例如图3中的服务器)的结构示意图。图4示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，电子设备可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)401，其可以根据存储在只读存储器(rom)402中的程序或者从存储装置408加载到随机访问存储器(ram)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram403中，还存储有电子设备操作所需的各种程序和数据。处理装置401、rom402以及ram403通过总线404彼此相连。输入/输出(i/o)接口405也连接至总线404。

通常，以下装置可以连接至i/o接口405：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置406；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置407；包括例如磁带、硬盘等的存储装置408；以及通信装置409。通信装置409可以允许电子设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图4示出了具有各种装置的电子设备，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置409从网络上被下载和安装，或者从存储装置408被安装，或者从rom402被安装。在该计算机程序被处理装置401执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取与预设直播间对应的用户的历史行为数据；基于历史行为数据确定待展示的功能推荐信息，上述功能推荐信息包括推荐功能以及推荐功能对应的展示时机；发送功能推荐信息，以指示终端设备在展示时机到达时在直播间的展示界面中展示推荐功能。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取模块还可以被描述为“获取与预设直播间对应的用户的历史行为数据的模块”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。