直播间内用户的检测方法和系统、电子设备及存储介质

技术领域

本发明属于计算机技术领域，特别是涉及一种直播间内用户的检测方法和系统、电子设备及存储介质。

背景技术

随着用户在直播平台中的操作，会与直播平台中的其他用户产生各种交互行为与关联关系。而且，交互行为与关联关系非常复杂，尤其是公屏发言与语境关系密切。

恋童癖是指16岁以上的青少年或者成年人对青春期前的儿童拥有强烈且反复的性冲动和幻想，且已就这种性冲动采取行动或受其困扰的人。目前，为了检测直播间内的用户是否为恋童癖，可以判断用户的公屏发言中是否包含了通用敏感词，如果公屏发言包含了通用敏感词，则确定用户为恋童癖。但是，通用敏感词的准确性不高，单一的发送公屏发言的交互行为很难建立与恋童癖的强逻辑关系，因此，现有的检测直播间内的用户是否为恋童癖的方案的准确性不高。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种直播间内用户的检测方法和系统、电子设备及存储介质，在一定程度上解决了现有的检测直播间内的用户是否为恋童癖的方案的准确性不高的问题。

本发明实施例的第一方面，提供了一种直播间内用户的检测方法，包括：根据预设的检测规则，获取直播间内每个用户的多个第一特征向量，所述第一特征向量包含与经过筛选的敏感词相关的公屏特征；将所述第一特征向量输入至训练完毕的第一网络模型，对应输出每个所述用户的第一检测结果；若所述第一检测结果满足预设的第一检测条件，则输出所述第一检测结果对应的用户的标识信息。

本发明实施例的第二方面，提供了一种直播间内用户的检测系统，包括：获取模块，用于根据预设的检测规则，获取直播间内每个用户的多个第一特征向量，所述第一特征向量包含与经过筛选的敏感词相关的公屏特征；输入模块，用于将所述第一特征向量输入至训练完毕的第一网络模型，对应输出每个所述用户的第一检测结果；输出模块，用于若所述第一检测结果满足预设的第一检测条件，则输出所述第一检测结果对应的用户的标识信息。

本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述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第一方面所述的直播间内用户的检测方法。

本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面所述的直播间内用户的检测方法。

本发明实施例提供的技术方案，具有以下有益效果：

根据预设的检测规则，获取直播间内每个用户的多个第一特征向量。其中，第一特征向量包含与经过筛选的敏感词相关的公屏特征。即第一特征向量包含与对通用敏感词进行筛选操作后得到的敏感词，相关的公屏特征。然后，将第一特征向量输入至训练完毕的第一网络模型，对应输出每个用户的第一检测结果。若第一检测结果满足预设的第一检测条件，则输出第一检测结果对应的用户的标识信息。在恋童癖检测场景下，输出的标识信息可以为恋童癖的标识信息。本发明实施例在对直播间内的用户进行恋童癖检测时，并非简单地判断公屏发言中是否包含了通用敏感词，而是获取与检测规则对应的第一特征向量，利用训练完毕的第一网络模型和第一特征向量输出用户的第一检测结果，进而判断第一检测结果是否满足第一检测条件，如果第一检测结果满足第一检测条件，则可以确定第一检测结果对应的用户为恋童癖。本发明实施例对通用敏感词进行筛选，提高了筛选后的敏感词的准确性。而且，利用多个第一特征向量和第一网络模型对用户是否为恋童癖进行评分，第一检测结果可以理解为用户的评分结果，根据评分结果判断用户是否为恋童癖，避免仅从公屏发言这一种单一的交互行为判断用户是否为恋童癖，丰富了判断恋童癖的用户特征，从而提升恋童癖判断的准确性。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1是本发明实施例提供的一种直播间内用户的检测方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的一种直播间内恋童癖的检测方案的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的一种直播间内用户的检测系统的框图；

图4是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

图1是本发明实施例提供的一种直播间内用户的检测方法的流程示意图，如图1所示，该直播间内用户的检测方法具体可以包含如下步骤。

步骤101，根据预设的检测规则，获取直播间内每个用户的多个第一特征向量。

在本发明的实施例中，可以为每次用户检测设定对应的检测规则，每个检测规则可以表示检测直播间内的用户是否为未成年用户，或者，检测直播间内的用户是否为恋童癖等等。本发明的实施例对检测规则的内容、格式等不做具体限制。在实际应用中，可以根据实际检测需求设定对应的检测规则。

在本发明的实施例中，获取到的直播间内每个用户的多个第一特征向量，可以与检测规则对应。例如，检测规则为规则a，则获取第一特征向量 m1，规则a与第一特征向量m1相对应。又例如，检测规则为规则b，则获取第一特征向量m1和m2，规则b与第一特征向量m1和m2相对应。

本发明实施例中的第一特征向量可以包含公屏特征，公屏特征用于表示用户在直播间内的公屏发言，而且，公屏发言与经过筛选的敏感词相关，可以理解为，公屏发言中包含了经过筛选的敏感词。

步骤102，将所述第一特征向量输入至训练完毕的第一网络模型，对应输出每个所述用户的第一检测结果。

在本发明的实施例中，将获取到的第一特征向量作为第一网络模型的输入项，从第一网络模型输出第一检测结果，该第一检测结果为第一网络模型的输出项。第一检测结果可以表示按照检测规则对用户进行检测的评分结果。

步骤103，若所述第一检测结果满足预设的第一检测条件，则输出所述第一检测结果对应的用户的标识信息。

在本发明的实施例中，判断第一检测结果是否满足第一检测条件，如果第一检测结果满足第一检测条件，则认为第一检测结果对应的用户符合检测规则的用户，进而，输出第一检测结果对应的用户的标识信息。如果第一检测结果不满足第一检测条件，则认为第一检测结果对应的用户不符合检测规则的用户，不需要输出第一检测结果对应的用户的标识信息。在实际应用中，判断第一检测结果是否满足第一检测条件时，可以将第一检测结果所表示的评分结果，与第一检测条件所表示的评分阈值进行比较，如果评分结果大于评分阈值，则认为第一检测结果满足第一检测条件；如果评分结果小于或等于评分阈值，则认为第一检测结果不满足第一检测条件。

在本发明实施例提供的直播间内用户的检测方案中，根据预设的检测规则，获取直播间内每个用户的多个第一特征向量。其中，第一特征向量包含与经过筛选的敏感词相关的公屏特征。即第一特征向量包含与对通用敏感词进行筛选操作后得到的敏感词，相关的公屏特征。然后，将第一特征向量输入至训练完毕的第一网络模型，对应输出每个用户的第一检测结果。若第一检测结果满足预设的第一检测条件，则输出第一检测结果对应的用户的标识信息。在恋童癖检测场景下，输出的标识信息可以为恋童癖的标识信息。本发明实施例在对直播间内的用户进行恋童癖检测时，并非简单地判断公屏发言中是否包含了通用敏感词，而是获取与检测规则对应的第一特征向量，利用训练完毕的第一网络模型和第一特征向量输出用户的第一检测结果，进而判断第一检测结果是否满足第一检测条件，如果第一检测结果满足第一检测条件，则可以确定第一检测结果对应的用户为恋童癖。本发明实施例对通用敏感词进行筛选，提高了筛选后的敏感词的准确性。而且，利用多个第一特征向量和第一网络模型对用户是否为恋童癖进行评分，第一检测结果可以理解为用户的评分结果，根据评分结果判断用户是否为恋童癖，避免仅从公屏发言这一种单一的交互行为判断用户是否为恋童癖，丰富了判断恋童癖的用户特征，从而提升恋童癖判断的准确性。

通用敏感词会在任意用户的公屏发言中出现。以检测恋童癖的场景为例，通用敏感词在正常用户的公屏发言中的使用频率可能会高于在恋童癖的公屏发言中的使用频率，因此，通用敏感词在检测用户是否为恋童癖时的准确度不高。在本发明的一种示例性实施例中，可以对通用敏感词进行筛选操作，具体地，先获取通用敏感词集合，然后针对通用敏感词集合中的每个通用敏感词，在预设类型的直播间进行敏感词筛选操作。其中，预设类型的直播间可以包含未成年直播间和未成年色情类型筛选直播间。下面，以在未成年直播间对通用敏感词进行筛选操作为例进行说明。

针对每个通用敏感词，获取通用敏感词在第一用户集合中的第一使用次数、在第二用户集合中的第二使用次数和在预设类型的直播间(如未成年直播间)中的数量。然后，根据第一使用次数、第二使用次数、数量和预设的阈值对通用敏感词进行筛选。其中，第一用户集合可以为恋童癖集合，第二用户集合为从未成年直播间的全部用户(第三用户集合)中抽样得到的用户集合。如未成年直播间的全部用户(第三用户集合)包含11378162个用户，从全部用户中抽样出49000个用户，即第二用户集合包含49000个用户，抽样比为49000/11378162，约为232。预设的阈值可以根据实际需要而定，可以包含但不限于：第一阈值(如15％)、第二阈值(如5％)、第三阈值(如10％)和第四阈值(如1％)。

在根据第一使用次数、第二使用次数、数量和预设的阈值对通用敏感词进行筛选时，可以根据第一使用次数、第二使用次数、数量、第二用户集合占第三用户集合的抽样比、第一阈值、第二阈值、第三阈值和第四阈值，对通用敏感词进行筛选。

在实际应用场景中，将第二使用次数和抽样比的乘积，与第一使用次数相加，得到和值。如第一使用次数为通用敏感词在恋童癖用户中的使用次数num1，第二使用次数为通用敏感词在正常抽样用户中的使用次数 num2。则和值为num1+num2*232。将第一使用次数与和值相除得到第一比值，第一比值为num1/(num1+num2*232)。当第一比值大于或等于第一阈值时，即num1/(num1+num2*232)>＝15％时，该通用敏感词为恋童癖全量单独使用词汇。当第一比值大于或等于第二阈值，且小于第一阈值时，该通用敏感词在未成年直播间中的数量为num3，将第一使用次数与第一使用次数和数量的和值相除，得到第二比值。即第二比值为num1/(num1+ num3)。如果第二比值小于第三阈值，即num1/(num1+num3)<10％，则该通用敏感词作为可疑敏感词。如果第二比值大于或等于第三阈值，则该通用敏感词单独推审评估，即由人工重新评估。当第一比值小于第二阈值时，若第二比值大于或等于第四阈值，且小于第三阈值，即 1％＝

同理，还可以在未成年色情类型筛选直播间对通用敏感词进行筛选操作，与上述在未成年直播间对通用敏感词进行筛选操作的不同在于，上述数量替换为通用敏感词在未成年色情类型筛选直播间中的数量，其他筛选步骤可以参照上述相关说明，在此不再赘述。

若不对通用敏感词进行筛选操作，通用敏感词可能与恋童癖的关联性不强，对检测用户是否为恋童癖所起的作用不大。上述恋童癖全量单独使用词汇可以用于判断所有用户是否为恋童癖，若用户的公屏发言包含了恋童癖全量单独使用词汇，则该用户为恋童癖。非恋童词汇不用于判断用户是否为恋童癖。可疑敏感词用于在未成年直播间或者未成年色情类型筛选直播间中判断用户是否为恋童癖。若可疑敏感词出现在未成年直播间或者未成年色情类型筛选直播间的公屏发言中，则未成年直播间或者未成年色情类型筛选直播间的公屏发言可以作为第一特征向量中的公屏特征。

在本发明的一种示例性实施例中，第一特征向量可以包含以下至少之一：关注用户的总数量、关注第一类用户的数量占比、关注第二类用户的数量、观看第一类直播的次数、观看直播的总次数、观看第二类直播的时长占比、观看第二类直播的数量占比、发送的第一类公屏涉及的第一类直播间的数量、在所述第一类直播间发送所述第一类公屏的次数、发送的所述第一类公屏涉及的第二类直播间的数量、在所述第二类直播间发送所述第一类公屏的次数、分享直播间的总次数、分享所述第二类直播间的次数占比、连麦总次数、与所述第一类用户连麦的次数、送礼总次数、给所述第一类用户送礼的次数占比、分享所述第二类用户的次数、与所述第二类用户连麦的次数、给所述第二类用户送礼的次数。在实际应用中，上述第一特征向量可以包含关注总数x1，关注未成年用户占比x2，关注未成年色情用户数目x3，观看未成年色情直播次数x4，观看直播次数x5，观看未成年直播时长占比x6，观看未成年用户直播占比x7，发色情公屏涉及的未成年色情类型筛选直播间个数x8，未成年色情类型筛选直播间发送色情公屏的次数x9，发色情公屏涉及的未成年直播间个数x10，未成年直播间发送色情公屏的次数x11，分享直播间总次数x12，分享未成年直播间占比x13，连麦次数x14，与未成年主播连麦次数x15，送礼总数x16，给未成年送礼占比x17，分享未成年色情主播次数x18，连麦未成年色情主播次数x19，给未成年色情主播送礼次数x20。

在第一网络模型的训练过程中，可以分别获取与上述第一特征向量对应的第一训练样本特征向量，将第一训练样本特征向量构成训练向量 y＝[y1,y2,……,y20]，若训练向量y的用户为恋童癖，则该用户的标签为1，若训练向量y的用户不为恋童癖，则该用户的标签为0。在实际应用中，可以用线性拟合的方式训练第一网络模型，得到各训练向量对应的权重，将未成年感知强烈的第一训练特征向量([y8,y9,……,y20])对应的权重记为([a8,a9,……,a20])，将未成年无强烈感知的第一训练特征向量 ([y1,y2,……,y7])对应的权重记为([a1,a2,……,a7])。

在第一网络模型的训练过程中，如果检测规则发生变化，则可以根据检测规则调整第一特征向量的权重，而且不需要重新训练模型，具体过程示例如下：比如检测规则中去掉观看未成年占比的判定，则第一训练特征向量([y8,y9,……,y20])对应的权重改为([a8,a9,……,a20]/(a1+a3+…… +a20)*(a1+a2+……+a20)),第一训练特征向量([y1,y2,……,y7])对应的权重记为([a1,0,……,a7]/(a1+a3+……+a20)*(a1+a2+……+a20))。

在本发明的一种示例性实施例中，在输出第一检测结果对应的用户的标识信息之后，还可以获取第一检测结果对应的用户的第二特征向量，将第二特征向量输入至训练完毕的第二网络模型，输出第二检测结果；若第二检测结果满足预设的第二检测条件，则输出第二检测结果对应的用户的标识信息。即通过第一网络模型判断用户是否为恋童癖之后，还可以通过第二网络模型进一步判断用户是否为恋童癖。

在本发明的一种示例性实施例中，第二特征向量可以包含以下至少之一：关注第三类用户的数量、分享的直播间与所述第三类用户分享的直播间的交集占比最大值、发送第二类公屏的次数、与所述第三类用户观看相同的所述第二类直播的次数、与所述第三类用户观看相同的所述第二类用户的数量、与所述第三类用户连麦相同的所述第二类直播间的次数、与所述第三类用户连麦相同的所述第一类用户的数量、与所述第三类用户送礼相同的所述第二类直播间的次数、与所述第三类用户送礼相同的所述第一类用户的数量。在实际应用中，上述第二特征向量可以包含关注恋童癖用户个数t1，用户分享直播间与恋童癖分享直播间的交集占比最大值t2，用户发表违规公屏的次数t3，与恋童癖用户看过相同未成年直播的次数t4，与恋童癖用户看过相同未成年主播的个数t5，与恋童癖用户连麦相同未成年直播间的次数t6，与恋童癖用户连麦过相同未成年主播的个数t7，与恋童癖用户送礼相同未成年直播间的次数t8，与恋童癖用户送礼过相同未成年主播的个数t9。

在第二网络模型的训练过程中，可以分别获取与上述第二特征向量对应的第二训练样本特征向量，将第二训练样本特征向量构成训练向量 p＝[p1,p2,……,p9]，若训练向量p的用户为恋童癖，则该用户的标签为1，若训练向量p的用户不为恋童癖，则该用户的标签为0。

基于上述关于一种直播间内用户的检测方法的实施例的相关说明，下面介绍一种直播间内恋童癖的检测方案。如图2所示，从直播平台的审核表中获取未成年直播间的数据。在直播平台中，一个直播间可以对应一张审核表，审核表中可以保存直播间的房间号、直播间的主播的用户名、直播起始时间、直播类型等等。审核表中还可以保存主播的其他信息，如性别、是否成年等等。根据从审核表中获取的数据进一步审核未成年直播间是否涉及未成年色情或者超龄行为。如果未成年直播间涉及未成年色情或者超龄行为，则将该直播间的每个用户的第一特征向量输入第一网络模型，输出第一检测结果，若第一检测结果超过第一评分阈值，则将用户的标识信息推送到审核后台。审核人员在审核后台对检测结果进行人工确认。在审核人员确认之后，继续获取该用户的第二特征向量，并将第二特征向量输入第二网络模型，输出第二检测结果，若第二检测结果超过第二评分阈值，则将用户的标识信息推送到审核后台。审核人员在审核后台对检测结果进行人工确认。

本发明的实施例可以对通用敏感词进行筛选操作得到可疑敏感词，可疑敏感词可以用于未成年直播间或者未成年色情类型筛选直播间内恋童癖的检测，有针对性地对通用敏感词进行筛选操作，进而提升可疑敏感词在恋童癖检测过程中的准确性。

本发明的实施例可以获取用户的第一特征向量和第二特征向量。其中，第一特征向量侧重于用户在未成年直播间或未成年色情类型筛选直播间的交互操作，如关注主播、观看直播、分享直播间等等。第二特征向量侧重于用户与恋童癖之间的关联关系，如关注恋童癖、与恋童癖连麦等等。本发明的实施例既可以从用户在未成年直播间或未成年色情类型筛选直播间的交互操作方面的特征，判断用户是否为恋童癖，还可以从用户与恋童癖之间的关联关系方面的特征，判断用户是否为恋童癖，也可以将上述两方面的特征结合，进行双重恋童癖的检测操作，从而提升了恋童癖检测的准确度。

恋童癖通常会分为四类：1.对于自己本身的恋童癖好有着比较明确的认知以及清晰的道德评价，行为模式较为低调，且主要目的为在精神层面上满足自身的癖好。通常体现为观看、点赞大量不同未成年轻色情直播。2. 虽然不主动追求性的犯罪行为或者传播恋童内容，但自身对于恋童行为没有足够的道德标准，会通过分享未成年轻色情直播、发公屏的方式积极宣扬自己的癖好，并寻求同伴以获得更多内容。无骚扰未成年行为，但分享大量不同未成年轻色情直播视频，并在公屏大量发表要求互相加粉丝等内容。3.收集并在贴吧上传含有未成年轻色情或超龄行为的直播视频，主要目的为吸引具有相同爱好的人，达到其盈利或者非盈利的目的，但是并无明确的对儿童性层面上的骚扰行为。收集并通过相册在贴吧上传大量不同未成年小女孩轻色情直播视频。4.在未成年直播间公屏发布含有显著的或隐晦的色情文字/引诱内容的发言，直播间送礼并引诱未成年私聊，主要目的为在现实中实行对儿童的性层面上的骚扰/侵犯/剥削等行为。发布含有显著的实行对儿童的性层面上侵犯公屏发言或者直播间送礼并引诱未成年私聊。本发明的实施例可以针对恋童癖的不同分类，选择获取对应的第一特征向量，进而判断用户为哪种分类的恋童癖，细化了恋童癖的检测。

图3是本发明实施例提供的一种直播间内用户的检测系统的框图，如图 3所示，该系统可以包括：

获取模块31，用于根据预设的检测规则，获取直播间内每个用户的多个第一特征向量，所述第一特征向量包含与经过筛选的敏感词相关的公屏特征；

输入模块32，用于将所述第一特征向量输入至训练完毕的第一网络模型，对应输出每个所述用户的第一检测结果；

输出模块33，用于若所述第一检测结果满足预设的第一检测条件，则输出所述第一检测结果对应的用户的标识信息。

在本发明的一种示例性实施例中，所述系统还包括：筛选模块，用于对敏感词进行筛选操作，所述筛选模块，包括：

集合获取模块，用于获取通用敏感词集合；

敏感词筛选模块，用于针对所述通用敏感词集合中的每个通用敏感词，在预设类型的直播间进行敏感词筛选。

在本发明的一种示例性实施例中，所述敏感词筛选模块，包括：

参数获取模块，用于针对每个所述通用敏感词，获取所述通用敏感词在第一用户集合中的第一使用次数、在第二用户集合中的第二使用次数和在所述预设类型的直播间中的数量；

通用敏感词筛选模块，用于根据所述第一使用次数、所述第二使用次数、所述数量和预设的阈值对所述通用敏感词进行筛选。

在本发明的一种示例性实施例中，所述第二用户集合从第三用户集合中抽样得到，所述预设的阈值包含第一阈值、第二阈值、第三阈值和第四阈值；

所述通用敏感词筛选模块，用于根据所述第一使用次数、所述第二使用次数、所述数量、所述第二用户集合占所述第三用户集合的抽样比、所述第一阈值、所述第二阈值、所述第三阈值和所述第四阈值，对所述通用敏感词进行筛选。

在本发明的一种示例性实施例中，所述通用敏感词筛选模块，用于将所述第二使用次数和所述抽样比的乘积，与所述第一使用次数相加，得到和值；将所述第一使用次数与所述和值相除得到第一比值；当所述第一比值大于或等于所述第二阈值，且小于所述第一阈值时，将所述第一使用次数与所述第一使用次数和所述数量的和值相除，得到第二比值，若所述第二比值小于所述第三阈值，则将所述通用敏感词作为可疑敏感词；当所述第一比值小于所述第二阈值时，若所述第二比值大于或等于所述第四阈值，且小于所述第三阈值，则将所述通用敏感词作为可疑敏感词。

在本发明的一种示例性实施例中，所述系统还包括：训练模块，用于在所述第一网络模型的训练过程中，根据所述检测规则对所述第一特征向量的权重进行调整。

在本发明的一种示例性实施例中，所述获取模块31，还用于在所述输出模块输出所述第一检测结果对应的用户的标识信息之后，获取所述第一检测结果对应的用户的第二特征向量；

所述输入模块32，还用于将所述第二特征向量输入至训练完毕的第二网络模型，输出第二检测结果；

所述输出模块33，还用于若所述第二检测结果满足预设的第二检测条件，则输出所述第二检测结果对应的用户的标识信息。

在本发明的一种示例性实施例中，所述第一特征向量包含以下至少之一：关注用户的总数量、关注第一类用户的数量占比、关注第二类用户的数量、观看第一类直播的次数、观看直播的总次数、观看第二类直播的时长占比、观看第二类直播的数量占比、发送的第一类公屏涉及的第一类直播间的数量、在所述第一类直播间发送所述第一类公屏的次数、发送的所述第一类公屏涉及的第二类直播间的数量、在所述第二类直播间发送所述第一类公屏的次数、分享直播间的总次数、分享所述第二类直播间的次数占比、连麦总次数、与所述第一类用户连麦的次数、送礼总次数、给所述第一类用户送礼的次数占比、分享所述第二类用户的次数、与所述第二类用户连麦的次数、给所述第二类用户送礼的次数。

在本发明的一种示例性实施例中，所述第二特征向量包含以下至少之一：关注第三类用户的数量、分享的直播间与所述第三类用户分享的直播间的交集占比最大值、发送第二类公屏的次数、与所述第三类用户观看相同的所述第二类直播的次数、与所述第三类用户观看相同的所述第二类用户的数量、与所述第三类用户连麦相同的所述第二类直播间的次数、与所述第三类用户连麦相同的所述第一类用户的数量、与所述第三类用户送礼相同的所述第二类直播间的次数、与所述第三类用户送礼相同的所述第一类用户的数量。

本发明实施例提供的一种直播间内用户的检测系统具备执行一种直播间内用户的检测方法相应的功能模块，可执行本发明实施例所提供的一种直播间内用户的检测方法，且能达到相同的有益效果。

在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种电子设备，电子设备可以包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述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上述一种直播间内用户的检测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。示例的，如图4所示，该电子设备具体可以包括：处理器 401、存储装置402、具有触摸功能的显示屏403、输入装置404、输出装置 405以及通信装置406。该电子设备中处理器401的数量可以是一个或者多个，图4中以一个处理器401为例。该电子设备的处理器401、存储装置 402、显示屏403、输入装置404、输出装置405以及通信装置406可以通过总线或者其他方式连接。

在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的一种直播间内用户的检测方法。

在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的一种直播间内用户的检测方法。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。