CN104994413B - 一种基于电视广告数据的舆情分析方法和系统 - Google Patents
一种基于电视广告数据的舆情分析方法和系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于电视广告数据的舆情分析方法和系统,用以对不同用户的广告投放数量和次数进行统计和分析,实现对行业内各用户的影响力数据进行分析和排名的目的。其中,该方法包括:监测在预设的统计时间内与预设的行业关键词相关的全部电视广告数据,所述电视广告数据包括播放时段;根据所述电视广告数据的标题或简介信息获取不同电视广告数据对应的用户信息;判断所述电视广告数据的播放时段是否属于预设的热门时段,根据判断结果对不同电视广告数据对应的用户的影响力数据进行排名。
Description
技术领域
本发明涉及电视广播信息处理技术领域,特别涉及一种基于电视广告数据的舆情分析方法和系统。
背景技术
电视广告是一种经由电视传播的广告形式,通常用来宣传商品、服务、组织、概念等。大部份的电视广告是由外面的广告公司制作,并且向电视台购买播放时数。电视广告发展至今天,其长度从数秒至数分钟皆有。
电视广告,是一种以电视为媒体的广告,是电子广告的一种形式,它是兼有视听效果并运用了语言、声音、文字、形象、动作、表演等综合手段进行传播的信息传播方式。电视广告,因为可以清楚地看到商品的形象和广告演员的模样,观众可以在很深程度上自主对商品作出评价,广告具有很强的直观效果。因此,通过电视广告来对企业的产品、形象进行宣传,更能引起社会公众的关注,从而提高了企业的影响力。
虽然电视媒体在广告传播方面有着综合视听艺术的较强优势,但具体不同频道每天播出的时段和内容,却有宣传效果的差别。一则再好的广告片,编排者不考虑不同的频道、不同的栏目、不同的时段、不同的板块,其所吸引的注意力是要大打折扣的,这就是频道匹配策略、公众满足策略。现实情况大多是广告商在决定投放广告前就已经选定了频道或栏目,甚至是时段,电视广告编排者所能做的就是在同一时段或板块内的排列组合。
不同的时段、不同的广告播放时长给广告商企业带来的影响力存在较大的差异,而在现有技术中,没有一种有效、快捷地的方法来对电视广告的相关数据进行统计分析,进而分析出不同的电视广告数据给企业带来的影响力,如电视广告的投放量多少、投放时段都能在一定程度上反映该行业内各个企业的影响力排名。
发明内容
本发明提供一种基于电视广告数据的舆情分析方法和系统,用以对不同用户的广告投放数量和次数进行统计和分析,实现对行业内各用户的影响力数据进行分析和排名的目的。
本发明提供一种基于电视广告数据的舆情分析方法,包括:
监测在预设的统计时间内与预设的行业关键词相关的全部电视广告数据,所述电视广告数据包括播放时段;
根据所述电视广告数据的标题或简介信息获取不同电视广告数据对应的用户信息;
判断所述电视广告数据的播放时段是否属于预设的热门时段,根据判断结果对不同电视广告数据对应的用户的影响力数据进行排名。
本发明实施例的一些有益效果可以包括:
通过统计某行业内用户的广告投放数据,判断各用户投放的广告是否属于热门时段,对于热门时段,如晚上的19:00-23:00即属于正常的热门时段,在该时段内哪些企业投放了广告,那么这些企业的影响力要高于同行业的其它企业。利用对广告投放时段的分析从而评价企业,可据此对企业进行排名等。本实施例提供的根据广告数据分析行业内用户的影响力的方法,操作简单、快捷,能够直观地对行业内的广告用户影响力进行排名,以便于对各用户的影响力排名进行分析、评价。
在一个实施例中,所述电视广告数据还包括播放时长,该方法还包括:
当不同用户的电视广告数据属于同一播放时段且播放时长相同时,根据所述电视广告的播放时间对所述用户的影响力数据进行排名;
当不同用户的电视广告数据属于同一播放时段但播放时长不同时,按照播放时长从高到低的顺序对所述用户的影响力数据进行排名。
本实施例对在热门时段内投放广告的用户不止1个的情况进行了更为详细的影响力分析,如果多个用户在热门时段均投放了广告,即获取各用户投放的广告的播放时长,播放时长更长的用户影响力排名高于播放时长小的用户的影响力排名;而对于播放时长相同的多个用户,可根据该多个用户所投放的广告的具体播放时间点进行影响力数据排名,从而获得更准确的多用户的影响力数据排名信息。
在一个实施例中,所述当不同用户的电视广告数据属于同一播放时段且播放时长相同时,根据所述电视广告的播放时间对所述用户的影响力数据进行排名包括:
判断在所述同一播放时段内是否有预设的参考时段,所述参考时段为预设的热门栏目播放时段;
如果没有参考时段,则播放时间在前的电视广告数据对应用户影响力数据排名高于播放时间在后的电视广告数据对应用户的影响力数据排名;
如果有参考时段,则判断所述电视广告数据的播放时段是否在所述参考时段的范围内;
如果在所述参考时段范围内,则在所述参考时段范围内的电视广告数据对应用户影响力数据排名高于其他用户的影响力数据排名;
如果都不在所述参考时段范围内,则播放时间在前的电视广告数据对应用户的影响力数据排名高于播放时间在后的电视广告数据对应用户的影响力数据排名。
该实施例对多个用户在同一热门时段均投放广告,且广告播放时长相同的情况进行具体限定,通过判断在热门时段内,如19:00-23:00之间,是否还存在预设的参考时段,该参考时段可以是热门栏目的播放时段,如20:00-22:00之间。如果不存在该参考时段,则按照播放时间点的先后顺序对各用户的影响力数据进行排名,如果存在参考时段,则在该参考时段内的电视广告对应的用户影响力数据排名高于其他用户数据排名。本实施例对存在或不存在参考时段的情形下,各用户的影响力数据排名进行进行更详细的限定,为各用户的影响力数据排名提供了更加准确的判断依据。
在一个实施例中,所述当不同用户的电视广告数据属于同一播放时段且播放时长相同时,根据所述电视广告的播放时间对所述用户的影响力数据进行排名还包括:
如果在所述参考时段范围内的电视广告数据有多个,则计算每个电视广告数据的播放时间与所述参考时段的起点的时间差;
根据计算得到的时间差信息,按照所述时间差从小到大的顺序对对应的用户影响力参数进行排名。
该实施例还对参考时段内有多个用户投放了广告的情形进行了限定,在参考时段,如有A、B、C三个用户都投放了广告,此时则需要计算各个用户的广告播放时间与参考时段的起始播放时间之间的时间差,如参考时段为20:00-22:00,A的广告播放时间为21:20,B的广告播放时间为20:40,C的广告播放时间为20:20,则A、B、C的广告分别与参考时段起点20:00的时间差为80分钟、40分钟、20分钟,即按照时间差从小到大的顺序对A、B、C的影响力数据进行排名为C>B>A。该实施例对于多个用户均在热门栏目的播放时段投放广告的情况下,如何分析各个用户的影响力数据排名进行详细的规定。
在一个实施例中,还包括:
根据所述用户信息,计算与每个用户的用户信息相关的电视广告数据的播放次数;
获取每个用户的影响力数据排名信息,所述影响力数据排名信息为影响力名次信息;
采用预设的播放次数加成算法对用户的排名信息和所述播放次数进行运算,计算得到加成后的影响力数据排名信息。
该实施例中,还计算了每个用户的电视广告的播放次数,该播放次数可以是同一个广告的重复播放,也可以是同一个用户在多个时段分别投放的多个广告。首先,通过统计该播放次数信息,再获取经过上述各实施例得到的影响力排名的名次信息,采用预设的播放次数对排名信息的加成算法计算加成的名词信息。如A、B、C、D的名次依次为1、2、3、4,可以设置播放次数每多依次,对名次产生20%的影响,加入A投放的广告播放了2次,B播放了4次,C播放了5次,D播放了20次,则加成计算后的A的名次为1/(1+20%)=5/6,B的名次为2/(1+20%*4)=9/10,C的名次为3/(1+20%*5)=2/3,D的名次为4/(1+20%*20)=4/5,则加成计算后的影响力数据排名变为C>D>A>B。该加成算法的计算过程不限于此,本领域技术人员可根据实际需求设置该加成算法的具体公式。通过将播放次数加入到用户影响力数据排名的影响因素当中,使得排名信息更加科学、准确,更好的反映了不同投放次数的广告用户在行业内的影响力排名情况。
一种基于电视广告数据的舆情分析系统,包括:
数据监测模块,用于监测在预设的统计时间内与预设的行业关键词相关的全部电视广告数据,所述电视广告数据包括播放时段;
用户获取模块,用于根据所述电视广告数据的标题或简介信息获取不同电视广告数据对应的用户信息;
第一排名模块,用于判断所述电视广告数据的播放时段是否属于预设的热门时段,根据判断结果对不同电视广告数据对应的用户的影响力数据进行排名。
在一个实施例中,所述电视广告数据还包括播放时长,其特征在于,该系统还包括:
第二排名模块,用于当不同用户的电视广告数据属于同一播放时段且播放时长相同时,根据所述电视广告的播放时间对所述用户的影响力数据进行排名;
第三排名模块,用于当不同用户的电视广告数据属于同一播放时段但播放时长不同时,按照播放时长从高到低的顺序对所述用户的影响力数据进行排名。
在一个实施例中,所述第二排名模块包括:
第一判断子模块,用于判断在所述同一播放时段内是否有预设的参考时段,所述参考时段为预设的热门栏目播放时段;
第一顺排子模块,用于如果没有参考时段,则播放时间在前的电视广告数据对应用户影响力数据排名高于播放时间在后的电视广告数据对应用户的影响力数据排名;
第二判断子模块,用于如果有参考时段,则判断所述电视广告数据的播放时段是否在所述参考时段的范围内;
比较排名子模块,用于如果在所述参考时段范围内,则在所述参考时段范围内的电视广告数据对应用户影响力数据排名高于其他用户的影响力数据排名;
第二顺排子模块,用于如果都不在所述参考时段范围内,则播放时间在前的电视广告数据对应用户的影响力数据排名高于播放时间在后的电视广告数据对应用户的影响力数据排名。
在一个实施例中,所述第二排名模块还包括:
时间差计算子模块,用于如果在所述参考时段范围内的电视广告数据有多个,则计算每个电视广告数据的播放时间与所述参考时段的起点的时间差;
时间差排名子模块,用于根据计算得到的时间差信息,按照所述时间差从小到大的顺序对对应的用户影响力参数进行排名。
在一个实施例中,还包括:
次数计算模块,用于根据所述用户信息,计算与每个用户的用户信息相关的电视广告数据的播放次数;
名次获取模块,用于获取每个用户的影响力数据排名信息,所述影响力数据排名信息为影响力名次信息;
加成计算模块,用于采用预设的播放次数加成算法对用户的排名信息和所述播放次数进行运算,计算得到加成后的影响力数据排名信息。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明实施例中一种基于电视广告数据的舆情分析方法的流程图;
图2为本发明实施例中另一种基于电视广告数据的舆情分析方法的流程图;
图3为本发明实施例中一种基于电视广告数据的舆情分析方法的步骤S104的流程图;
图4为本发明实施例中另一种基于电视广告数据的舆情分析方法的步骤S104的流程图;
图5为本发明实施例中又一种基于电视广告数据的舆情分析方法的流程图;
图6为本发明具体实施例中一种基于电视广告数据的舆情分析方法的流程图;
图7为本发明实施例中一种基于电视广告数据的舆情分析系统的框图;
图8为本发明实施例中一种基于电视广告数据的舆情分析系统的第二排名模块74的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
图1为本发明实施例的一种基于电视广告数据的舆情分析方法的流程图,如图1所示,包括以下步骤S101-S103:
步骤S101:监测在预设的统计时间内与预设的行业关键词相关的全部电视广告数据,所述电视广告数据包括播放时段;
步骤S102:根据所述电视广告数据的标题或简介信息获取不同电视广告数据对应的用户信息;
步骤S103:判断所述电视广告数据的播放时段是否属于预设的热门时段,根据判断结果对不同电视广告数据对应的用户的影响力数据进行排名。
该实施例通过统计某行业内用户的广告投放数据,判断各用户投放的广告是否属于热门时段,对于热门时段,如晚上的19:00-23:00即属于正常的热门时段,在该时段内哪些企业投放了广告,那么这些企业的影响力要高于同行业的其它企业。利用对广告投放时段的分析从而评价企业,可据此对企业进行排名等。本实施例提供的根据广告数据分析行业内用户的影响力的方法,操作简单、快捷,能够直观地对行业内的广告用户影响力进行排名,以便于对各用户的影响力排名进行分析、评价。
在一个实施例中,如图2所示,所述电视广告数据还包括播放时长,该方法还包括以下步骤S104-S105:
步骤S104:当不同用户的电视广告数据属于同一播放时段且播放时长相同时,根据所述电视广告的播放时间对所述用户的影响力数据进行排名;
步骤S105:当不同用户的电视广告数据属于同一播放时段但播放时长不同时,按照播放时长从高到低的顺序对所述用户的影响力数据进行排名。
本实施例对在热门时段内投放广告的用户不止1个的情况进行了更为详细的影响力分析,如果多个用户在热门时段均投放了广告,即获取各用户投放的广告的播放时长,播放时长更长的用户影响力排名高于播放时长小的用户的影响力排名;而对于播放时长相同的多个用户,可根据该多个用户所投放的广告的具体播放时间点进行影响力数据排名,从而获得更准确的多用户的影响力数据排名信息。
在一个实施例中,如图3所示,步骤S104可以实施为以下步骤S301-S305:
步骤S301:判断在所述同一播放时段内是否有预设的参考时段,所述参考时段为预设的热门栏目播放时段;
步骤S302:如果没有参考时段,则播放时间在前的电视广告数据对应用户影响力数据排名高于播放时间在后的电视广告数据对应用户的影响力数据排名;
步骤S303:如果有参考时段,则判断所述电视广告数据的播放时段是否在所述参考时段的范围内;
步骤S304:如果在所述参考时段范围内,则在所述参考时段范围内的电视广告数据对应用户影响力数据排名高于其他用户的影响力数据排名;
步骤S305:如果都不在所述参考时段范围内,则播放时间在前的电视广告数据对应用户的影响力数据排名高于播放时间在后的电视广告数据对应用户的影响力数据排名。
该实施例对多个用户在同一热门时段均投放广告,且广告播放时长相同的情况进行具体限定,通过判断在热门时段内,如19:00-23:00之间,是否还存在预设的参考时段,该参考时段可以是热门栏目的播放时段,如20:00-22:00之间。如果不存在该参考时段,则按照播放时间点的先后顺序对各用户的影响力数据进行排名,如果存在参考时段,则在该参考时段内的电视广告对应的用户影响力数据排名高于其他用户数据排名。本实施例对存在或不存在参考时段的情形下,各用户的影响力数据排名进行进行更详细的限定,为各用户的影响力数据排名提供了更加准确的判断依据。
在一个实施例中,如图4所示,步骤S104还包括以下步骤S306-S307:
步骤S306:如果在所述参考时段范围内的电视广告数据有多个,则计算每个电视广告数据的播放时间与所述参考时段的起点的时间差;
步骤S307:根据计算得到的时间差信息,按照所述时间差从小到大的顺序对对应的用户影响力参数进行排名。
该实施例还对参考时段内有多个用户投放了广告的情形进行了限定,在参考时段,如有A、B、C三个用户都投放了广告,此时则需要计算各个用户的广告播放时间与参考时段的起始播放时间之间的时间差,如参考时段为20:00-22:00,A的广告播放时间为21:20,B的广告播放时间为20:40,C的广告播放时间为20:20,则A、B、C的广告分别与参考时段起点20:00的时间差为80分钟、40分钟、20分钟,即按照时间差从小到大的顺序对A、B、C的影响力数据进行排名为C>B>A。该实施例对于多个用户均在热门栏目的播放时段投放广告的情况下,如何分析各个用户的影响力数据排名进行详细的规定。
在一个实施例中,如图5所示,该方法还包括以下步骤S106-S108:
步骤S106:根据所述用户信息,计算与每个用户的用户信息相关的电视广告数据的播放次数;
步骤S107:获取每个用户的影响力数据排名信息,所述影响力数据排名信息为影响力名次信息;
步骤S108:采用预设的播放次数加成算法对用户的排名信息和所述播放次数进行运算,计算得到加成后的影响力数据排名信息。
该实施例中,还计算了每个用户的电视广告的播放次数,该播放次数可以是同一个广告的重复播放,也可以是同一个用户在多个时段分别投放的多个广告。首先,通过统计该播放次数信息,再获取经过上述各实施例得到的影响力排名的名次信息,采用预设的播放次数对排名信息的加成算法计算加成的名词信息。如A、B、C、D的名次依次为1、2、3、4,可以设置播放次数每多依次,对名次产生20%的影响,加入A投放的广告播放了2次,B播放了4次,C播放了5次,D播放了20次,则加成计算后的A的名次为1/(1+20%)=5/6,B的名次为2/(1+20%*4)=9/10,C的名次为3/(1+20%*5)=2/3,D的名次为4/(1+20%*20)=4/5,则加成计算后的影响力数据排名变为C>D>A>B。该加成算法的计算过程不限于此,本领域技术人员可根据实际需求设置该加成算法的具体公式。通过将播放次数加入到用户影响力数据排名的影响因素当中,使得排名信息更加科学、准确,更好的反映了不同投放次数的广告用户在行业内的影响力排名情况。
下面通过具体实施例来说明本发明实施例提供的基于电视广告数据的舆情分析方法。
图6为本发明具体实施例的基于电视广告数据的舆情分析方法的流程图,如图6所示,包括:
步骤S601:监测在预设的统计时间内与预设的行业关键词相关的全部电视广告数据,所述电视广告数据包括播放时段;
步骤S602:根据所述电视广告数据的标题或简介信息获取不同电视广告数据对应的用户信息;
步骤S603:判断所述电视广告数据的播放时段是否属于预设的热门时段,根据判断结果对不同电视广告数据对应的用户的影响力数据进行排名。
步骤S604:判断在所述同一播放时段内是否有预设的参考时段,所述参考时段为预设的热门栏目播放时段;
步骤S605:如果没有参考时段,则播放时间在前的电视广告数据对应用户影响力数据排名高于播放时间在后的电视广告数据对应用户的影响力数据排名;
步骤S606:如果有参考时段,则判断所述电视广告数据的播放时段是否在所述参考时段的范围内;
步骤S607:如果在所述参考时段范围内,则在所述参考时段范围内的电视广告数据对应用户影响力数据排名高于其他用户的影响力数据排名;
步骤S608:如果都不在所述参考时段范围内,则播放时间在前的电视广告数据对应用户的影响力数据排名高于播放时间在后的电视广告数据对应用户的影响力数据排名。
步骤S609:如果在所述参考时段范围内的电视广告数据有多个,则计算每个电视广告数据的播放时间与所述参考时段的起点的时间差;
步骤S610:根据计算得到的时间差信息,按照所述时间差从小到大的顺序对对应的用户影响力参数进行排名。
步骤S611:当不同用户的电视广告数据属于同一播放时段但播放时长不同时,按照播放时长从高到低的顺序对所述用户的影响力数据进行排名。
步骤S612:根据所述用户信息,计算与每个用户的用户信息相关的电视广告数据的播放次数;
步骤S613:获取每个用户的影响力数据排名信息,所述影响力数据排名信息为影响力名次信息;
步骤S614:采用预设的播放次数加成算法对用户的排名信息和所述播放次数进行运算,计算得到加成后的影响力数据排名信息。
对应于上述实施例提供的一种基于电视广告数据的舆情分析方法,本发明实施例还提供一种基于电视广告数据的舆情分析系统,如图7所示,包括:
数据监测模块71,用于监测在预设的统计时间内与预设的行业关键词相关的全部电视广告数据,所述电视广告数据包括播放时段;
用户获取模块72,用于根据所述电视广告数据的标题或简介信息获取不同电视广告数据对应的用户信息;
第一排名模块73,用于判断所述电视广告数据的播放时段是否属于预设的热门时段,根据判断结果对不同电视广告数据对应的用户的影响力数据进行排名。
第二排名模块74,用于当不同用户的电视广告数据属于同一播放时段且播放时长相同时,根据所述电视广告的播放时间对所述用户的影响力数据进行排名;
第三排名模块75,用于当不同用户的电视广告数据属于同一播放时段但播放时长不同时,按照播放时长从高到低的顺序对所述用户的影响力数据进行排名。
次数计算模块76,用于根据所述用户信息,计算与每个用户的用户信息相关的电视广告数据的播放次数;
名次获取模块77,用于获取每个用户的影响力数据排名信息,所述影响力数据排名信息为影响力名次信息;
加成计算模块78,用于采用预设的播放次数加成算法对用户的排名信息和所述播放次数进行运算,计算得到加成后的影响力数据排名信息。
在一个实施例中,如图8所示,所述第二排名模块74包括:
第一判断子模块741,用于判断在所述同一播放时段内是否有预设的参考时段,所述参考时段为预设的热门栏目播放时段;
第一顺排子模块742,用于如果没有参考时段,则播放时间在前的电视广告数据对应用户影响力数据排名高于播放时间在后的电视广告数据对应用户的影响力数据排名;
第二判断子模块743,用于如果有参考时段,则判断所述电视广告数据的播放时段是否在所述参考时段的范围内;
比较排名子模块744,用于如果在所述参考时段范围内,则在所述参考时段范围内的电视广告数据对应用户影响力数据排名高于其他用户的影响力数据排名;
第二顺排子模块745,用于如果都不在所述参考时段范围内,则播放时间在前的电视广告数据对应用户的影响力数据排名高于播放时间在后的电视广告数据对应用户的影响力数据排名。
时间差计算子模块746,用于如果在所述参考时段范围内的电视广告数据有多个,则计算每个电视广告数据的播放时间与所述参考时段的起点的时间差;
时间差排名子模块747,用于根据计算得到的时间差信息,按照所述时间差从小到大的顺序对对应的用户影响力参数进行排名。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (8)
1.一种基于电视广告数据的舆情分析方法,其特征在于,包括:
监测在预设的统计时间内与预设的行业关键词相关的全部电视广告数据,所述电视广告数据包括播放时段;
根据所述电视广告数据的标题或简介信息获取不同电视广告数据对应的用户信息;
判断所述电视广告数据的播放时段是否属于预设的热门时段,根据判断结果对不同电视广告数据对应的用户的影响力数据进行排名;
所述电视广告数据还包括播放时长,其特征在于,该方法还包括:
当不同用户的电视广告数据属于同一播放时段且播放时长相同时,根据所述电视广告的播放时间对所述用户的影响力数据进行排名;
当不同用户的电视广告数据属于同一播放时段但播放时长不同时,按照播放时长从高到低的顺序对所述用户的影响力数据进行排名。
2.如权利要求1所述的基于电视广告数据的舆情分析方法,其特征在于,所述当不同用户的电视广告数据属于同一播放时段且播放时长相同时,根据所述电视广告的播放时间对所述用户的影响力数据进行排名包括:
判断在所述同一播放时段内是否有预设的参考时段,所述参考时段为预设的热门栏目播放时段;
如果没有参考时段,则播放时间在前的电视广告数据对应用户影响力数据排名高于播放时间在后的电视广告数据对应用户的影响力数据排名;
如果有参考时段,则判断所述电视广告数据的播放时段是否在所述参考时段的范围内;
如果在所述参考时段范围内,则在所述参考时段范围内的电视广告数据对应用户影响力数据排名高于其他用户的影响力数据排名;
如果都不在所述参考时段范围内,则播放时间在前的电视广告数据对应用户的影响力数据排名高于播放时间在后的电视广告数据对应用户的影响力数据排名。
3.如权利要求2所述的基于电视广告数据的舆情分析方法,其特征在于,所述当不同用户的电视广告数据属于同一播放时段且播放时长相同时,根据所述电视广告的播放时间对所述用户的影响力数据进行排名还包括:
如果在所述参考时段范围内的电视广告数据有多个,则计算每个电视广告数据的播放时间与所述参考时段的起点的时间差;
根据计算得到的时间差信息,按照所述时间差从小到大的顺序对对应的用户影响力参数进行排名。
4.如权利要求1-3任意一项所述的基于电视广告数据的舆情分析方法,其特征在于,还包括:
根据所述用户信息,计算与每个用户的用户信息相关的电视广告数据的播放次数;
获取每个用户的影响力数据排名信息,所述影响力数据排名信息为影响力名次信息;
采用预设的播放次数加成算法对用户的排名信息和所述播放次数进行运算,计算得到加成后的影响力数据排名信息,所述预设的播放次数加成算法是根据统计出的播放次数信息和影响力排名的名次信息的乘法运算。
5.一种基于电视广告数据的舆情分析系统,其特征在于,包括:
数据监测模块,用于监测在预设的统计时间内与预设的行业关键词相关的全部电视广告数据,所述电视广告数据包括播放时段;
用户获取模块,用于根据所述电视广告数据的标题或简介信息获取不同电视广告数据对应的用户信息;
第一排名模块,用于判断所述电视广告数据的播放时段是否属于预设的热门时段,根据判断结果对不同电视广告数据对应的用户的影响力数据进行排名;
所述电视广告数据还包括播放时长,其特征在于,该系统还包括:
第二排名模块,用于当不同用户的电视广告数据属于同一播放时段且播放时长相同时,根据所述电视广告的播放时间对所述用户的影响力数据进行排名;
第三排名模块,用于当不同用户的电视广告数据属于同一播放时段但播放时长不同时,按照播放时长从高到低的顺序对所述用户的影响力数据进行排名。
6.如权利要求5所述的基于电视广告数据的舆情分析系统,其特征在于,所述第二排名模块包括:
第一判断子模块,用于判断在所述同一播放时段内是否有预设的参考时段,所述参考时段为预设的热门栏目播放时段;
第一顺排子模块,用于如果没有参考时段,则播放时间在前的电视广告数据对应用户影响力数据排名高于播放时间在后的电视广告数据对应用户的影响力数据排名;
第二判断子模块,用于如果有参考时段,则判断所述电视广告数据的播放时段是否在所述参考时段的范围内;
比较排名子模块,用于如果在所述参考时段范围内,则在所述参考时段范围内的电视广告数据对应用户影响力数据排名高于其他用户的影响力数据排名;
第二顺排子模块,用于如果都不在所述参考时段范围内,则播放时间在前的电视广告数据对应用户的影响力数据排名高于播放时间在后的电视广告数据对应用户的影响力数据排名。
7.如权利要求6所述的基于电视广告数据的舆情分析系统,其特征在于,所述第二排名模块还包括:
时间差计算子模块,用于如果在所述参考时段范围内的电视广告数据有多个,则计算每个电视广告数据的播放时间与所述参考时段的起点的时间差;
时间差排名子模块,用于根据计算得到的时间差信息,按照所述时间差从小到大的顺序对对应的用户影响力参数进行排名。
8.如权利要求5-7任意一项所述的基于电视广告数据的舆情分析系统,其特征在于,还包括:
次数计算模块,用于根据所述用户信息,计算与每个用户的用户信息相关的电视广告数据的播放次数;
名次获取模块,用于获取每个用户的影响力数据排名信息,所述影响力数据排名信息为影响力名次信息;
加成计算模块,用于采用预设的播放次数加成算法对用户的排名信息和所述播放次数进行运算,计算得到加成后的影响力数据排名信息,所述预设的播放次数加成算法是根据统计出的播放次数信息和影响力排名的名次信息的乘法运算。
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Citations (5)
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---|---|---|---|---|
CN101079039A (zh) * | 2006-06-30 | 2007-11-28 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种搜索广告排序系统和方法 |
CN102024218A (zh) * | 2009-09-14 | 2011-04-20 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种投放广告的方法及装置 |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101079039A (zh) * | 2006-06-30 | 2007-11-28 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种搜索广告排序系统和方法 |
CN102024218A (zh) * | 2009-09-14 | 2011-04-20 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种投放广告的方法及装置 |
CN102298750A (zh) * | 2010-06-28 | 2011-12-28 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于广告搜索点击回放的方法及装置 |
CN103034718A (zh) * | 2012-12-12 | 2013-04-10 | 北京博雅立方科技有限公司 | 一种目标数据排序方法及装置 |
CN104484406A (zh) * | 2014-12-15 | 2015-04-01 | 北京国双科技有限公司 | 推荐数据的投放分析方法及装置 |
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