1.一种直播广告投放效果分析系统，其特征在于，包括：云服务器、多个直播服务器、多个视频服务器和多个播放终端；其中，所述云服务器被配置为：

从所述多个直播服务器中的第一直播服务器获取第一预设时间范围内的第一直播间的第一主播的历史直播行为数据、所述第一直播间的历史第一直播间数据；

从所述多个视频服务器中的第一视频服务器获取所述第一预设时间范围内所述第一直播间的第一观众的历史交互行为数据和所述第一观众的播放终端的第一播放终端数据；

以对应的发生时间作为标记号标记所述历史直播行为数据、所述历史第一直播间数据、所述历史交互行为数据和所述第一播放终端数据；

分别从所述历史直播行为数据、所述历史第一直播间数据、所述历史交互行为数据和所述第一播放终端数据中提取第一评估数据、第二评估数据、第三评估数据和第四评估数据，具体为：从所述历史直播行为数据中提取第一主播动作数据、第一主播着装数据、第一主播语音数据、第一主播虚拟妆容数据作为所述第一评估数据；从所述历史第一直播间数据中提取历史在线人数、历史环境数据、历史背景音数据、历史广告投放频度和历史成交商品数据作为所述第二评估数据；从所述历史交互行为数据中提取输入弹幕数据、赠送虚拟礼物数据、点赞数据、转发数据、点击广告数据、添加购物车和购买商品数据以及观众的表情数据、观众的肢体动作数据作为所述第三评估数据；从所述第一播放终端数据中提取第一终端属性数据、播放视频时的第一显示参数和第一环境参数作为所述第四评估数据；

根据所述第一评估数据、所述第二评估数据、所述第三评估数据和所述第四评估数据，生成广告投放效果分析模型，具体为：根据所述第一主播动作数据、所述第一主播着装数据、所述第一主播语音数据、所述第一主播虚拟妆容数据，建立基于第一时间序列的第一评估维度数据；根据所述历史在线人数、所述历史环境数据、所述历史背景音数据、所述历史广告投放频度和所述历史成交商品数据，建立基于第二时间序列的第二评估维度数据；根据所述输入弹幕数据、所述赠送虚拟礼物数据、所述点赞数据、所述转发数据、所述表情数据、所述肢体动作数据，建立基于第三时间序列的第三互动评估维度数据，并根据所述点击广告数据、所述添加购物车和所述购买商品数据，建立基于第四时间序列的第三广告反馈评估维度数据；根据所述第一终端属性数据、所述第一显示参数和所述第一环境参数，建立基于第五时间序列的第四评估维度数据；将所述第一评估维度数据、所述第二评估维度数据、所述第三互动评估维度数据、所述第三广告反馈评估维度数据和所述第四评估维度数据，输入神经网络，生成所述广告投放效果分析模型；

对应获取第二预设时间范围内第二直播间的第二主播的直播行为数据、所述第二直播间的第二直播间数据、所述第二直播间的第二观众的交互行为数据和第二播放终端数据；

分别从所述直播行为数据、所述第二直播间数据、所述交互行为数据和所述第二播放终端数据中提取对应的第五评估数据、第六评估数据、第七评估数据和第八评估数据；

将所述第五评估数据、所述第六评估数据、所述第七评估数据和所述第八评估数据输入所述广告投放效果分析模型，得到广告投放效果分析报告。

2.根据权利要求1所述的直播广告投放效果分析系统，其特征在于，在所述云服务器从所述多个直播服务器中的第一直播服务器获取第一预设时间范围内的第一直播间的第一主播的历史直播行为数据、所述第一直播间的历史第一直播间数据的步骤中，所述云服务器具体被配置为：根据第一规则从所述多个直播服务器中确定所述第一直播服务器，并将包含所述第一预设时间范围的第一数据获取指令发送至所述第一直播服务器；

将所述第一直播服务器配置为：

在所述第一直播服务器接收到所述第一数据获取指令后，根据所述第一数据获取指令选择出对应的第一数据集；

对所述第一数据集进行处理与分类，分别得到所述历史直播行为数据和所述历史第一直播间数据。

3.根据权利要求2所述的直播广告投放效果分析系统，其特征在于，在所述将所述第一评估维度数据、所述第二评估维度数据、所述第三互动评估维度数据、所述第三广告反馈评估维度数据和所述第四评估维度数据，输入神经网络，生成所述广告投放效果分析模型的步骤中，所述云服务器具体被配置为：选择包括由5个神经单元组成的输入层、由36个神经单元组成的第一隐蔽层、第一激活函数、由20个神经单元组成的第二隐蔽层、第二激活函数、模拟输出层、由9个神经单元组成的第三隐蔽层、第三激活函数、验证系数层和由3个神经单元组成的输出层的第一神经网络作为所述神经网络；

将所述第一评估维度数据、所述第二评估维度数据、所述第三互动评估维度数据、所述第三广告反馈评估维度数据和所述第四评估维度数据分别按预设的比例分成训练集数据组和测试集数据组；

将所述训练集数据组输入构成所述神经网络的所述输入层的神经单元以得到第一输出数据；

所述输入层将所述第一输出数据传输至与所述输入层通过矩阵运算建立连接的所述第一隐蔽层；

所述第一隐蔽层接收第一输出数据后将所述第一输出数据通过所述第一激活函数进行激活得到第二输出数据，并将激活后的第二输出数据发送至所述第二隐蔽层；

所述第二隐蔽层接收所述第二输出数据后将所述第二输出数据通过所述第二激活函数进行激活得到第三输出数据，并将激活后的第三输出数据发送至所述模拟输出层；

所述模拟输出层将所述第三输出数据通过矩阵计算得出模拟输出值，并将所述模拟输出值输入所述第三隐蔽层；

所述第三隐蔽层将所述模拟输出值通过矩阵计算得出验证输出结果；

将所述第二输出数据与所述第三隐蔽层进行数据连接；

所述第三隐蔽层将所述第二输出数据通过所述第三激活函数进行激活后，再通过矩阵计算得出第四输出数据，将所述第四输出数据与所述验证输出结果发送至所述验证系数层进行验证得出正规化系数；

将所述正规化系数与所述模拟输出值发送至所述输出层，所述输出层对所述模拟输出值进行正规化处理得到拟态结果；

结合所述拟态结果生成第一广告投放效果分析模型；

将所述测试集数据组输入所述第一广告投放效果分析模型，得到正反馈数据和逆反馈数据；

根据所述正反馈数据和所述逆反馈数据对所述第一广告投放效果分析模型进行修正，生成所述广告投放效果分析模型；

所述广告投放效果分析模型包括多个广告投放效果等级及每个效果等级对应的广告投放维度指标。

4.一种直播广告投放效果分析方法，其特征在于，应用于如权利要求1‑3任一所述的直播广告投放效果分析系统，所述直播广告投放效果分析系统包括云服务器、多个直播服务器、多个视频服务器和多个播放终端，所述方法包括：所述云服务器从所述多个直播服务器中的第一直播服务器获取第一预设时间范围内的第一直播间的第一主播的历史直播行为数据、所述第一直播间的历史第一直播间数据；

所述云服务器从所述多个视频服务器中的第一视频服务器获取所述第一预设时间范围内所述第一直播间的第一观众的历史交互行为数据和所述第一观众的播放终端的第一播放终端数据；

所述云服务器以对应的发生时间作为标记号标记所述历史直播行为数据、所述历史第一直播间数据、所述历史交互行为数据和所述第一播放终端数据；

分别从所述历史直播行为数据、所述历史第一直播间数据、所述历史交互行为数据和所述第一播放终端数据中提取第一评估数据、第二评估数据、第三评估数据和第四评估数据，具体是：从所述历史直播行为数据中提取第一主播动作数据、第一主播着装数据、第一主播语音数据、第一主播虚拟妆容数据作为所述第一评估数据；从所述历史第一直播间数据中提取历史在线人数、历史环境数据、历史背景音数据、历史广告投放频度和历史成交商品数据作为所述第二评估数据；从所述历史交互行为数据中提取输入弹幕数据、赠送虚拟礼物数据、点赞数据、转发数据、点击广告数据、添加购物车和购买商品数据以及观众的表情数据、观众的肢体动作数据作为所述第三评估数据；从所述第一播放终端数据中提取第一终端属性数据、播放视频时的第一显示参数和第一环境参数作为所述第四评估数据；

根据所述第一评估数据、所述第二评估数据、所述第三评估数据和所述第四评估数据，生成广告投放效果分析模型，具体是：根据所述第一主播动作数据、所述第一主播着装数据、所述第一主播语音数据、所述第一主播虚拟妆容数据，建立基于第一时间序列的第一评估维度数据；根据所述历史在线人数、所述历史环境数据、所述历史背景音数据、所述历史广告投放频度和所述历史成交商品数据，建立基于第二时间序列的第二评估维度数据；根据所述输入弹幕数据、所述赠送虚拟礼物数据、所述点赞数据、所述转发数据、所述表情数据、所述肢体动作数据，建立基于第三时间序列的第三互动评估维度数据，并根据所述点击广告数据、所述添加购物车和所述购买商品数据，建立基于第四时间序列的第三广告反馈评估维度数据；根据所述第一终端属性数据、所述第一显示参数和所述第一环境参数，建立基于第五时间序列的第四评估维度数据；将所述第一评估维度数据、所述第二评估维度数据、所述第三互动评估维度数据、所述第三广告反馈评估维度数据和所述第四评估维度数据，输入神经网络，生成所述广告投放效果分析模型；

所述云服务器对应获取第二预设时间范围内第二直播间的第二主播的直播行为数据、所述第二直播间的第二直播间数据、所述第二直播间的第二观众的交互行为数据和第二播放终端数据；

分别从所述直播行为数据、所述第二直播间数据、所述交互行为数据和所述第二播放终端数据中提取对应的第五评估数据、第六评估数据、第七评估数据和第八评估数据；

将所述第五评估数据、所述第六评估数据、所述第七评估数据和所述第八评估数据输入所述广告投放效果分析模型，得到广告投放效果分析报告。

5.根据权利要求4所述的直播广告投放效果分析方法，其特征在于，所述云服务器从所述多个直播服务器中的第一直播服务器获取第一预设时间范围内的第一直播间的第一主播的历史直播行为数据、所述第一直播间的历史第一直播间数据的步骤，包括：所述云服务器根据第一规则从所述多个直播服务器中确定所述第一直播服务器，并将包含所述第一预设时间范围的第一数据获取指令发送至所述第一直播服务器；

所述第一直播服务器接收到所述第一数据获取指令后，根据所述第一数据获取指令选择出对应的第一数据集；

所述第一直播服务器对所述第一数据集进行处理与分类，分别得到所述历史直播行为数据和所述历史第一直播间数据。

6.根据权利要求5所述的直播广告投放效果分析方法，其特征在于，所述将所述第一评估维度数据、所述第二评估维度数据、所述第三互动评估维度数据、所述第三广告反馈评估维度数据和所述第四评估维度数据，输入神经网络，生成所述广告投放效果分析模型的步骤，包括：选择包括由5个神经单元组成的输入层、由36个神经单元组成的第一隐蔽层、第一激活函数、由20个神经单元组成的第二隐蔽层、第二激活函数、模拟输出层、由9个神经单元组成的第三隐蔽层、第三激活函数、验证系数层和由3个神经单元组成的输出层的第一神经网络作为所述神经网络；

将所述第一评估维度数据、所述第二评估维度数据、所述第三互动评估维度数据、所述第三广告反馈评估维度数据和所述第四评估维度数据分别按预设的比例分成训练集数据组和测试集数据组；

将所述训练集数据组输入构成所述神经网络的所述输入层的神经单元以得到第一输出数据；

所述输入层将所述第一输出数据传输至与所述输入层通过矩阵运算建立连接的所述第一隐蔽层；

所述第一隐蔽层接收第一输出数据后将所述第一输出数据通过所述第一激活函数进行激活得到第二输出数据，并将激活后的第二输出数据发送至所述第二隐蔽层；

所述第二隐蔽层接收所述第二输出数据后将所述第二输出数据通过所述第二激活函数进行激活得到第三输出数据，并将激活后的第三输出数据发送至所述模拟输出层；

所述模拟输出层将所述第三输出数据通过矩阵计算得出模拟输出值，并将所述模拟输出值输入所述第三隐蔽层；

所述第三隐蔽层将所述模拟输出值通过矩阵计算得出验证输出结果；

将所述第二输出数据与所述第三隐蔽层进行数据连接；

所述第三隐蔽层将所述第二输出数据通过所述第三激活函数进行激活后，再通过矩阵计算得出第四输出数据，将所述第四输出数据与所述验证输出结果发送至所述验证系数层进行验证得出正规化系数；

将所述正规化系数与所述模拟输出值发送至所述输出层，所述输出层对所述模拟输出值进行正规化处理得到拟态结果；

结合所述拟态结果生成第一广告投放效果分析模型；

将所述测试集数据组输入所述第一广告投放效果分析模型，得到正反馈数据和逆反馈数据；

根据所述正反馈数据和所述逆反馈数据对所述第一广告投放效果分析模型进行修正，生成所述广告投放效果分析模型；

所述广告投放效果分析模型包括多个广告投放效果等级及每个效果等级对应的广告投放维度指标。