主播的资源分配方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

本发明实施例涉及数据处理领域，尤其涉及一种主播的资源分配方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术：

随着网络直播技术的发展，直播的业务内容及用户量的也大幅度的提升，而对于后端服务器的需求也会增加。

现有的服务器提供直播服务的方法中，是对不同主播分配相同资源。

在上述方法中，不同主播的所需要的资源不同，例如，为观看量少的主播分配更多的系统资源，导致系统资源浪费。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种主播的资源分配方法、装置、计算机设备及存储介质，可以合理分配系统资源，减少系统资源浪费。

第一方面，本发明实施例提供了一种主播的资源分配方法，包括：

获取主播的直播间的第一互动信息；

获取直播平台的第二互动信息；

统计所述第一互动信息命中所述第二互动信息的数量，并确定所述主播的资源分配指标；

根据所述主播的资源分配指标对所述主播进行系统资源优化。

第二方面，本发明实施例还提供了一种主播的资源分配装置，包括：

直播间交互信息获取模块，用于获取主播的直播间的第一互动信息；

直播平台交互信息获取模块，用于获取直播平台的第二互动信息；

资源分配指标确定模块，用于统计所述第一互动信息命中所述第二互动信息的数量，并确定所述主播的资源分配指标；

系统资源优化分配模块，用于根据所述主播的资源分配指标对所述主播进行系统资源优化。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例中任一所述的主播的资源分配方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的主播的资源分配方法。

本发明实施例通过计算第一互动信息命中第二互动信息的数量，对主播进行评估，确定主播的资源分配指标，从而根据资源分配指标对主播进行系统资源优化，解决了现有技术中对全部主播进行同样资源分配，导致资源分配不合理浪费的问题，可以客观确定主播的资源分配指标，并根据资源分配指标对主播进行不同资源的分配，实现合理分配系统资源，并减少系统资源浪费。

附图说明

图1是本发明实施例一中的一种主播的资源分配方法的流程图；

图2是本发明实施例二中的一种主播的资源分配方法的流程图；

图3是本发明实施例三中的一种主播的资源分配装置的结构示意图；

图4是本发明实施例四中的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1为本发明实施例一中的一种主播的资源分配方法的流程图，本实施例可适用于确定主播资源分配指标，并为主播进行资源分配的情况，该方法可以由本发明实施例提供的主播的资源分配装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，并一般可集成计算机设备中。如图1所示，本实施例的方法具体包括：

s110，获取主播的直播间的第一互动信息。

直播间的互动信息用于描述主播间的有效信息。互动信息可以是指主播与直播间的观众之间的互动的数据。其中，互动信息可以包括观看特征、收益特征和效率特征等特征。示例性的，互动信息可以包括：弹幕文本、拉新用户和新稳定留存率等。其中，弹幕文本内容是指观看视频时弹出的评论性字幕。拉新用户是指首次来到直播平台且第一次观看的该主播的直播间的用户。新稳定留存率：该主播的新用户在未来7天观看3天以上用户占比观看2天以上用户。

可以理解的是，对于直播平台来讲，如何确定有实质增长(或增长潜力)的主播，是主播培养的核心步骤，也是直播平台的资源分配的核心步骤。通常，用于评价主播是否为具有增长潜力的主播，可以通过交互信息进行检测，其中，交互信息可以包括观看特征、收益特征和效率特征等特征数据。更具体的，观看特征，可以包括：订阅数量、直播时长、弹幕数量、弹幕人数、平均同时在线用户人数(averageconcurrentusers，acu)、最高同时在线用户(peakconcurrentusers，pcu)、用户留存率、用户弹幕发送比例、开播天数、周活跃用户数、周观看时长增长、主播的核心用户信息和主播的用户的访问时长等，收益特征可以包括：礼物价值、礼物人数、周付费金额、周付费人数和用户的平均付费金额等。效率特征可以包括：观看效率(观看时长除以直播时长，可反映平均直播一小时带来的观看量)，付费效率(付费金额除以直播时长，可反映平均直播一小时带来的收入)等特征。此外，还可以包括：主播的画像特征，例如，主播的年龄、性别和地域等个人信息。此外，还可以根据需要采集需要的数据，并对主播进行评价。

可选的，所述交互信息包括弹幕文本。

现有的常规简单统计的指标如活跃用户、营收流水和弹幕量等上述指标或多或少都存在刷量空间，导致主播的检测结果不准确。可以通过弹幕本身的文本内容，检测主播的资源分配指标，可以减少主观评估，提高检测的客观性，从而提高检测准确率，最终提高系统资源分配的合理性，减少系统资源浪费。

s120，获取直播平台的第二互动信息。

直播平台的互动信息用于描述直播平台中同一类型的直播间的有效信息。直播平台的互动信息可以是指，在直播平台中某一类型的全部直播间的有效信息。其中，第一互动信息和第二互动信息，对应的任意直播间的类型相同。直播间的类型可以通过直播间的标签确定。直播间的类型可以是指直播间的直播内容的类型，例如，类型可以包括：游戏类型、娱乐类型、学习类型、唱歌类型或跳舞类型等，此外，类型可以进一步细分。示例性的，游戏类型可以包括角色扮演游戏类型或卡牌游戏类型，甚至类型还可以进一步细分为游戏名称。具体可以根据需要对类型进行设置，对此不作具体限制。

s130，统计所述第一互动信息命中所述第二互动信息的数量，并确定所述主播的资源分配指标。

第一互动信息命中第二互动信息的数量，用于描述第一互动信息相对于第二互动信息的权重，也可以理解为，第一互动信息对第二互动信息的贡献程度，第一互动信息命中第二互动信息的数量用于检测主播在直播平台的同类型的主播中的权重。第一互动信息命中第二互动信息的数量，可以是指第一互动信息和第二互动信息中重复信息的数量。

资源分配指标用于确定分配给主播的系统资源，资源分配指标用于描述主播在直播平台的同类型的主播中的权重。根据第一互动信息命中第二互动信息的数量，可以检测主播在同类型的主播中的权重，由此，该数量可以作为该主播的资源分配指标，以为主播优化分配系统资源。

s140，根据所述主播的资源分配指标对所述主播进行系统资源优化。

资源分配指标对主播进行系统资源优化，可以是指，在主播原有的分配的系统资源的基础上，根据资源分配指标对原分配的系统资源进行调整。其中，对主播进行系统资源优化，实际是对主播关联的直播间进行系统资源优化。系统资源可以包括存储资源、计算资源和传输资源等。系统资源用于为主播提供直播服务。可以根据主播的资源分配指标，预先配置资源分配指标与资源分配策略之间的对应关系，确定该主播的资源分配策略，并按照该主播的资源分配策略，为主播优化系统资源。此外，系统资源还可以包括运营资源，可以根据需要进行设定，对此不具体限制。

可选的，所述根据所述主播的资源分配指标对所述主播进行系统资源优化，包括下述至少一项：根据所述主播的资源分配指标对所述主播进行资源优化，以提高所述主播对应的直播视频流的传输效率；根据所述主播的资源分配指标对所述主播进行资源优化，以提高所述主播对应的直播视频流的存储占比；根据所述主播的资源分配指标对所述主播进行资源优化，以提高所述主播对应的直播视频流的处理效率。

提高主播对应的直播视频流的传输效率，可以是指任意可以实现提高传输效率的操作，示例性的，根据主播的资源分配指标对主播进行资源优化，可以是增加主播的传输带宽，或增加主播的推流拉流服务器的数量等，从而，提高对应的直播视频流的传输效率。例如，增加主播的推流拉流服务器的数量可以是增加传输对应的直播视频流的内容分发网络的节点等。

提高主播对应的直播视频流的存储占比，可以是指任意可以实现提高存储占比的操作，示例性的，可以是为主播分配更多的存储空间存储主播对应的直播视频流。

提高主播对应的直播视频流的处理效率，可以是指任意可以实现提高处理效率的操作，示例性的，可以是为主播分配更多的计算单元处理主播对应的直播视频流。

通过根据主播的资源分配指标对主播进行资源优化，以针对传输资源、存储资源和计算资源等至少一项对该主播的直播视频流进行处理，增加主播的资源优化的多样性，提高主播资源优化的灵活性。

本发明实施例通过计算第一互动信息命中第二互动信息的数量，对主播进行评估，确定主播的资源分配指标，从而根据资源分配指标对主播进行系统资源优化，解决了现有技术中对全部主播进行同样资源分配，导致资源分配不合理浪费的问题，可以客观确定主播的资源分配指标，并根据资源分配指标对主播进行不同资源的分配，实现合理分配系统资源，并减少系统资源浪费。

实施例二

图2为本发明实施例二中的一种主播的资源分配方法的流程图，本实施例以上述实施例为基础进行具体化。将所述统计所述第一互动信息命中所述第二互动信息的数量，并确定所述主播的资源分配指标，具体化为：在预设的多个时间段内，分别统计所述第一互动信息和所述第二互动信息的重复信息的数量，所述第一互动信息包括各所述时间段下的互动信息，所述第二互动信息包括各所述时间段下的互动信息；根据各所述时间段的重复信息的数量，形成命中数量序列；根据所述命中数量序列，统计上升权重，确定为所述主播的资源分配指标。

本实施例的方法具体包括：

s210，获取主播的直播间的第一互动信息。

本发明实施例中未详细介绍的描述可以参考上述实施例的描述。

可选的，所述获取主播的直播间的第一互动信息，包括：获取主播的直播间在多个时间段的信息；从各所述时间段的信息中提取关键词，得到各所述时间段对应的多个关键词，并形成第一互动信息。

统计主播的直播间在预设时间段内的信息，并连续统计多个时间段，得到主播的直播间在多个时间段的信息。示例性的，统计主播的直播间在一周内的弹幕文本，并连续统计16周的弹幕文本，从而可以得到16个弹幕文本。

针对每个时间段的信息，从信息中提取关键词，一个时间段可以得到多个关键词。多个时间段的多个关键词形成第一互动信息。示例性的，一个弹幕文本可以提取多个关键词，16个弹幕文本提取的关键词，确定为第一互动信息。其中，第一互动信息中每个关键词标注有时间段信息，标注的时间段信息用于与第二互动信息中相同时间段的关键词进行比较，确定重复信息的数量。

通过统计主播的直播间在多个时间段内的信息，并提取关键词，作为第一互动信息，可以减少第一互动信息中的冗余信息，减少后续重复信息的计算数据量，提高重复信息的计算效率，从而提高主播的资源分配指标的检测效率。

可选的，所述从各所述时间段的信息中提取关键词，得到各所述时间段对应的多个关键词，包括：在每个时间段的信息中，确定所述信息包括的各词语对于所述信息的重要程度.，并进行排序，得到所述时间段的排序结果；在每个时间段的排序结果中，获取预设数量个的词语，确定为所述时间段对应的多个关键词。

信息中包括多个词语，获取词语可以是，在信息中进行词语划分，得到信息中包括的词语。示例性的，可以通过预先训练的分词模型检测信息中包括的词语等。词语对于信息的重要程度用于描述词语在信息中出现的频率和非通用程度。非通用程度用于描述词语在其他类型直播间的信息中出现的频率远远低于在该类型直播间的信息中出现的频率。其中，对于一些通用词语，如“例如”、“大家好”、“等等”和“真厉害”等，是广泛应用于每个类型的直播间中，通用程度较高，非通用程度较低，不具有特异性。而有一些词语是衍生于某一类型的直播间中，并专用于该类型的直播间进行交互，其他类型的直播间通常不会使用，而且其他类型的直播间的观众不清楚这些词语的意思。例如，“大吉大利”专用于在射击竞技游戏直播间中。从而，这些词语的通用程度较低，非通用程度较高。

预设数量，可以根据需要进行设定，例如1000。

在一个时间段的信息中，根据各词语对于信息的重要程度进行排序，可以是按照重要程度的数值从达到小进行排序。在排序结果中，获取排序结果中前预设数量个的词语，确定为该时间段对应的多个关键词。

在一个具体的例子中，每周按品类(直播间类型)采集直播间的弹幕文本，并进行topp(例如，p为1000)个关键词提取，可以采用词频-逆文本频率指数(termfrequency–inversedocumentfrequency，tf-idf)算法提取关键词。其中，idf语料使用直播平台过去一段时间的弹幕文本。

通过提取信息中词语，并按照词语对信息的重要程度进行排序，在排序结果中筛选得到设定数量的词语，可以大大降低需要进行处理的数据量，同时可以提高筛选得到相对于信息重要的词语，从而提高关键词的代表性，进而提高资源分配指标的检测准确率。

s220，获取直播平台的第二互动信息。

获取直播平台的第二互动信息，包括：获取直播平台中与所述主播的直播间类型相同的全部直播间在多个时间段的信息；从各所述时间段的信息中提取关键词，得到各所述时间段对应的多个关键词，并形成第二互动信息。其中，从第二互动信息中提取关键词，可以参考从第一交互信息中提取关键词的步骤。

在一个具体的例子中，对每周按照品类采集直播平台的弹幕文本，同样可以采用tf-idf算法提取关键词。

s230，在预设的多个时间段内，分别统计所述第一互动信息和所述第二互动信息的重复信息的数量，所述第一互动信息包括各所述时间段下的互动信息，所述第二互动信息包括各所述时间段下的互动信息。

第一互动信息可以是指连续统计多个时间段的主播的直播间的互动信息。第二互动信息可以是指连续统计多个时间段的直播平台同一类型的直播间的互动信息。其中，每个时间段的时长相同，第一互动信息关联的时间段与第二互动信息关联的时间段相同。示例性的，第一交互信息为连续16周，每周统计一次的互动信息。第二交互信息为连续16周，每周统计一次的互动信息。

在预设的多个时间段内，分别针对每个相同的时间段，统计第一互动信息和第二互动信息中的重复信息的数量。重复信息可以是指第一互动信息和第二互动信息之间的重复的信息。示例性的，重复信息可以是指一个字、一个词、一句话或一个段落等。可以通过计算第一互动信息和第二交互信息之间的交集，确定重复信息。一个时间段，可以统计出一个重复信息的数量。

s240，根据各所述时间段的重复信息的数量，形成命中数量序列。

命中数量序列可以是指不同时间段的重复信息数量按照时序排列形成的序列。命中数量序列用于描述第一互动信息对第二互动信息的贡献程度随着时间变化的变化趋势。每个时间段都可以统计得到一个重复信息的数量，将不同的时间段统计得到的重复信息的数量，按照时间段的时序进行排列，可以得到一个有序序列，即命中数量序列。

在一个具体的例子中，同一个品类的每个直播间的top-p关键词有多少在直播平台该品类下top-p关键词中，即计算任意一个直播间关键词列表命中了多少直播平台中品类头部关键词，记为n个，在周期t(例如16周)内，每个直播间均统计得到一个n个数字构成的序列，即命中数量序列，反映了按时间顺序该直播间贡献品类关键词的个数。

s250，根据所述命中数量序列，统计上升权重，确定为所述主播的资源分配指标。

上升权重用于描述主播对直播平台的影响是否呈上涨态势，以及主播对直播平台的影响的呈上涨趋势的占比，例如，呈上涨趋势的时长与总时长的占比。上升权重可以是指命中数量序列中，处于上升趋势的多个重复信息数量的在该命中数量序列中的占比。

可选的，所述根据所述命中数量序列，统计上升权重，确定为所述主播的资源分配指标，包括：确定所述命中数量序列的最长上升子序列，所述命中数量序列为按照各所述时间段的时序对各所述数量进行排序形成的序列；计算所述最长上升子序列的元素数量，以及所述命中数量序列的元素数量的比值，并确定为上升权重。

最长上升子序列(longestincreasingsubsequence，lis)可以是指一个序列中单调递增的子序列，用于描述主播对直播平台的影响的呈上涨趋势的重复信息的数量。最长上升子序列的元素数量，以及命中数量序列的元素数量的比值，可以表明最长上升子序列占命中数量序列的权重，由于最长上升子序列用于描述主播对直播平台的上涨趋势，从而，该比值即为上升权重。

对n个数量按时间前后顺序排列进行排列，在不改变前后顺序的前提下，查找其最长上升子序列。示例性的，对序列，(a1,a2,…,an)，有子序列(ai1,ai2,…,aim)，其中，n为命中数量序列包括的元素个数。im为子序列包括的元素个数。1<＝i1<i2<…<ik<＝n，计算lis，实际是查询一个最大的k值。可以采用动态规划思路的计算最长上升子序列。最大的k值为im，im/n用于反映主播在过去一段时间的成长程度，主播对直播平台的影响的呈上涨趋势的占比，也即上升权重。

在一个具体的例子中，每周统计一次交互信息，连续统计16周，最长上升子序列包括的元素数量为8，也即有不连续的最长8周的交互信息的命中数量上涨，那么该主播直播间的成长指数为8/16＝0.5。

通过确定命中数量序列的最长上升子序列，并计算最长上升子序列的元素数量与命中数量序列的元素数量的比值，确定为上升权重，可以准确确定主播对直播平台的影响的呈上涨趋势的占比，从而准确确定主播的成长程度，提高主播的资源分配指标的检测准确率，从而合理分配系统资源。

s260，根据所述主播的资源分配指标对所述主播进行系统资源优化。

在本发明实施例中，直播间弹幕内容可反映主播-观众互动产生的实际信息量，该信息量在品类层面影响越大，可以认为该主播对品类影响越大，就是越重要的主播，而这个贡献程度随时间呈现上涨态势，可以认为该主播是在过去一段时间有实质成长，并具备一定成长潜力的主播。实际上，本发明实施例是通过直播间对品类的信息量贡献量化计算方法(直播间关键词在品类关键词的命中个数)，以及对该贡献值结合时序分析的处理方法，准确检测到成长潜力主播，并优化分配该成长潜力主播的资源。

资源分配指标用于描述主播的具体成长指数，取值范围为0到1，实践中发现，大于0.5的主播通常已经是发展较为迅速的主播。

本发明实施例通过根据信息量对品类的贡献程度，衡量主播成长，有效避免了刷量导致资源分配指标不准确，且能一定程度上从内容出发量化主播成长，可以客观确定主播的资源分配指标，从而准确确定资源分配指标，并对主播进行不同资源的分配，实现合理分配系统资源，并减少系统资源浪费。

实施例三

图3为本发明实施例三中的一种主播的资源分配装置的示意图。实施例三是实现本发明上述实施例提供的主播的资源分配方法的相应装置，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，并一般可集成计算机设备中。

相应的，本实施例的装置可以包括：

直播间交互信息获取模块310，用于获取主播的直播间的第一互动信息；

直播平台交互信息获取模块320，用于获取直播平台的第二互动信息；

资源分配指标确定模块330，用于统计所述第一互动信息命中所述第二互动信息的数量，并确定所述主播的资源分配指标；

系统资源优化分配模块340，用于根据所述主播的资源分配指标对所述主播进行系统资源优化。

本发明实施例通过计算第一互动信息命中第二互动信息的数量，对主播进行评估，确定主播的资源分配指标，从而根据资源分配指标对主播进行系统资源优化，解决了现有技术中对全部主播进行同样资源分配，导致资源分配不合理浪费的问题，可以客观确定主播的资源分配指标，并根据资源分配指标对主播进行不同资源的分配，实现合理分配系统资源，并减少系统资源浪费。

进一步的，所述资源分配指标确定模块330，包括：命中数量序列确定单元，用于在预设的多个时间段内，分别统计所述第一互动信息和所述第二互动信息的重复信息的数量，所述第一互动信息包括各所述时间段下的互动信息，所述第二互动信息包括各所述时间段下的互动信息；根据各所述时间段的重复信息的数量，形成命中数量序列；根据所述命中数量序列，统计上升权重，确定为所述主播的资源分配指标。

进一步的，所述命中数量序列确定单元，具体用于：确定所述命中数量序列的最长上升子序列，所述命中数量序列为按照各所述时间段的时序对各所述数量进行排序形成的序列；计算所述最长上升子序列的元素数量，以及所述命中数量序列的元素数量的比值，并确定为上升权重。

进一步的，所述交互信息包括弹幕文本。

进一步的，所述直播间交互信息获取模块310，包括：关键词提取单元，用于获取主播的直播间在多个时间段的信息；从各所述时间段的信息中提取关键词，得到各所述时间段对应的多个关键词，并形成第一互动信息。

进一步的，所述关键词提取单元，具体用于：在每个时间段的信息中，确定所述信息包括的各词语对于所述信息的重要程度.，并进行排序，得到所述时间段的排序结果；在每个时间段的排序结果中，获取预设数量个的词语，确定为所述时间段对应的多个关键词。

进一步的，所述系统资源优化分配模块，包括下述至少一项：传输优化单元，用于根据所述主播的资源分配指标对所述主播进行资源优化，以提高所述主播对应的直播视频流的传输效率；存储单元，用于根据所述主播的资源分配指标对所述主播进行资源优化，以提高所述主播对应的直播视频流的存储占比；处理优化单元，用于根据所述主播的资源分配指标对所述主播进行资源优化，以提高所述主播对应的直播视频流的处理效率。

上述装置可执行本发明实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能组件和有益效果。

实施例四

图4为本发明实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图。图4示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机设备12的框图。图4显示的计算机设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。计算机设备12可以是挂接在总线上的设备。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(industrystandardarchitecture，isa)总线，微通道体系结构(microchannelarchitecture，mca)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(videoelectronicsstandardsassociation，vesa)局域总线以及外围组件互连(peripheralcomponentinterconnect，pci)总线。

计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(ram)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如紧凑磁盘只读存储器(compactdiscread-onlymemory，cd-rom)，数字视盘(digitalvideodisc-readonlymemory，dvd-rom)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。系统存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序组件，这些程序组件被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序组件42的程序/实用工具40，可以存储在例如系统存储器28中，这样的程序组件42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序组件以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序组件42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(input/output，i/o)接口22进行。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(localareanetwork，lan)，广域网(wideareanetwork，wan)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它组件通信。应当明白，尽管图4中未示出，可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件组件，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列(redundantarraysofinexpensivedisks，raid)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明任意实施例所提供的方法。

实施例五

本发明实施例五提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请所有发明实施例提供的主播的资源分配方法：

也即，该程序被处理器执行时实现：获取主播的直播间的第一互动信息；获取直播平台的第二互动信息；统计所述第一互动信息命中所述第二互动信息的数量，并确定所述主播的资源分配指标；根据所述主播的资源分配指标对所述主播进行系统资源优化。

本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。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。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(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、ram、只读存储器(readonlymemory，rom)、可擦式可编程只读存储器(erasableprogrammablereadonlymemory，eprom)、闪存、光纤、便携式cd-rom、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，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。

计算机可读的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。计算机可读的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——无线、电线、光缆、无线电频率(radiofrequency，rf)等等，或者上述的任意合适的组合。

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发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括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lan或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)。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。