CN110196950B - 传播帐号的处理方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种传播帐号的处理方法和装置。该方法包括:获取待处理的目标传播帐号的第一目标社交数据,第一目标社交数据在目标传播帐号推送第一社交网络信息的过程中产生,包括第一社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象进行交互的数据;通过目标模型对第一目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第一目标指数,目标模型为至少通过用于指示由传播帐号直接推送的社交网络信息的传播信息的第一目标指标和用于指示社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息的第二目标指标建立;基于第一目标指数确定目标传播帐号待推送的第二社交网络信息。本发明解决了相关技术确定传播帐号的传播质量比较片面的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及计算机领域,具体而言,涉及一种传播帐号的处理方法和装置。
背景技术
目前,在对传播帐号的传播质量进行确定时,主要涉及与传播帐号自身的传播数据相关的指标项,比如,从整体传播力、篇均传播力、头条传播力、峰值传播力等对传播帐号进行单链条传播质量进行确定。
上述方法虽然可以实现对传播帐号的传播质量进行确定,但是只能对传播帐号一部分传播效果进行评估,因而确定传播帐号的传播质量比较片面与简单,不够全面和科学。
针对上述的确定传播帐号的传播质量比较片面的技术问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种传播帐号的处理方法和装置,以至少解决相关技术确定传播帐号的传播质量比较片面的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种传播帐号的处理方法。该方法包括:获取待处理的目标传播帐号的第一目标社交数据,其中,第一目标社交数据在目标传播帐号推送第一社交网络信息的过程中产生,且至少包括第一社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象进行交互的数据;通过目标模型对第一目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第一目标指数,其中,目标模型为至少通过第一目标指标和第二目标指标建立的用于对社交数据进行处理的模型,第一目标指标用于指示由传播帐号直接推送的社交网络信息的传播信息,第二目标指标用于指示社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息,第一目标指数用于指示目标传播帐号对第一社交网络信息进行传播的传播质量;基于第一目标指数确定目标传播帐号待推送的第二社交网络信息。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种传播帐号的处理装置。该装置包括:获取单元,用于获取待处理的目标传播帐号的第一目标社交数据,其中,第一目标社交数据在目标传播帐号推送第一社交网络信息的过程中产生,且至少包括第一社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象进行交互的数据;处理单元,用于通过目标模型对第一目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第一目标指数,其中,目标模型为至少通过第一目标指标和第二目标指标建立的用于对社交数据进行处理的模型,第一目标指标用于指示由传播帐号直接推送的社交网络信息的传播信息,第二目标指标用于指示社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息,第一目标指数用于指示目标传播帐号对第一社交网络信息进行传播的传播质量;确定单元,用于基于第一目标指数确定目标传播帐号待推送的第二社交网络信息。
在本发明实施例中,获取待处理的目标传播帐号的第一目标社交数据,该第一目标社交数据至少包括第一社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象进行交互的数据,通过目标模型对第一目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第一目标指数,该目标模型为至少通过第一目标指标和第二目标指标建立的用于对社交数据进行处理的模型,第一目标指标用于指示由传播帐号直接推送的社交网络信息的传播信息,第二目标指标用于指示社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息,第一目标指数用于指示目标传播帐号对第一社交网络信息进行传播的传播质量,基于第一目标指数确定目标传播帐号待推送的第二社交网络信息,达到了对目标传播帐号的传播质量进行确定的目的,进而为目标传播帐号合理分配第二社交网络信息,也就是说,在确定社交网络信息进行传播的传播质量的过程中,将社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息作为影响传播帐号的传播质量的一个因素,避免了仅仅将与传播帐号自身的传播数据相关的指标作为影响传播帐号的传播质量的因素,达到了全面确定传播帐号的传播质量的技术效果,进而解决了相关技术确定传播帐号的传播质量比较片面的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是根据本发明实施例的一种传播帐号的处理方法的硬件环境的示意图;
图2是根据本发明实施例的一种传播帐号的处理方法的流程图;
图3是根据本发明实施例的另一种传播帐号的处理方法的流程图;
图4是根据本发明实施例的根据设定指标权重以及归一化标准值建立评估模型的方法的流程图;
图5是根据本发明实施例的一种通过词向量模型将文本转化为实数空间的示意图;
图6是根据本发明实施例的一种词向量收集训练样本的示意图;
图7是根据本发明实施例的一种深度学习和人工标注训练的示意图;
图8是根据本发明实施例的一种传播帐号的处理装置的示意图;以及
图9是根据本发明实施例的一种电子装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种传播帐号的处理方法的实施例。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种传播帐号的处理方法。可选地,作为一种可选的实施方式,上述传播帐号的处理方法可以但不限于应用于如图1所示的环境中。其中,图1是根据本发明实施例的传播帐号的处理方法的硬件环境的示意图。如图1所示,用户102可以与用户设备104之间可以进行数据交互,用户设备104中可以但不限于包括存储器106和处理器108。
在该实施例中,在目标传播帐号推送第一社交网络信息的过程中,用户设备104可以接收目标对象的操作,产生第一目标社交数据,该第一目标社交数据至少包括第一社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象进行交互的数据,可以通过处理器108执行步骤S102,通过网络110将上述第一目标社交数据发送给服务器112。服务器112中包含有数据库114和处理器116。
服务器112在获取到上述第一目标社交数据之后,处理器116通过目标模型对第一目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第一目标指数,其中,目标模型为至少通过第一目标指标和第二目标指标建立的用于对社交数据进行处理的模型,第一目标指标用于指示由传播帐号直接推送的社交网络信息的传播信息,第二目标指标用于指示社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息,第一目标指数用于指示目标传播帐号对第一社交网络信息进行传播的传播质量;基于第一目标指数从数据库116中确定目标传播帐号待推送的第二社交网络信息,进而执行步骤S104,通过网络110将第二社交网络信息返回给用户设备104。
在相关技术中,在对传播帐号的传播质量进行确定时,主要涉及与传播帐号自身的传播数据相关的指标项,并未将社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息作为影响传播帐号的传播质量的一个因素,确定传播帐号的传播质量比较片面。而本发明实施例在确定社交网络信息进行传播的传播质量的过程中,将社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息作为影响传播帐号的传播质量的一个因素,避免了仅仅将与传播帐号自身的传播数据相关的指标作为影响传播帐号的传播质量的因素,达到了全面确定传播帐号的传播质量的技术效果,进而解决了相关技术确定传播帐号的传播质量比较片面的技术问题。
图2是根据本发明实施例的一种传播帐号的处理方法的流程图。如图2所示,该方法可以包括以下步骤:
步骤S202,获取待处理的目标传播帐号的第一目标社交数据。
在步骤S202提供的技术方案中,获取待处理的目标传播帐号的第一目标社交数据,其中,第一目标社交数据在目标传播帐号推送第一社交网络信息的过程中产生,且至少包括第一社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象进行交互的数据。
在该实施例中,传播帐号可以为是开发者或商家在公众平台上申请的应用帐号,该应用帐号可以与即时通讯应用的帐号互通,通过传播帐号,商家可在公众平台上实现和特定群体的文字、图片、语音的全方位沟通、互动,可选地,该传播帐号为公众号,可以包括服务号、订阅号和企业号,可以为党政机关、新闻媒体、社会组织、企业等开设的以正向宣传和舆论引导为主要目的公众号。该实施例的目标传播帐号为待处理的帐号,也即,为待确定传播质量的对象,通过对传播帐号的传播质量的确定以实现对传播帐号的传播效果进行评估的目的。
该实施例传播帐号包括目标传播帐号,第一社交网络信息为通过目标传播帐号进行推广的网络资源,可以为目标传播帐号推送的目标文本,比如,为公众号文章,第一目标社交数据可以为在目标传播帐号在目标周期内推送第一社交网络信息的过程中产生,且至少包括第一社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象进行交互的数据,比如,包括原创首发文章被其它传播帐号转载后收到的目标对象对其进行阅读的累计阅读数、原创首发文章被其它传播帐号转载后收到的目标对象对其进行点赞的累计点赞数,还可以包括被原创首发文章其它传播帐号进行转载的转载量等,此处不做限制。其中,目标对象为对社交网络信息进行操作的对象,比如,为网民。
获取待处理的目标传播帐号的第一目标社交数据,该第一目标社交数据可以包括在采样时间点收集的原始社交数据,采集时间点为数据统计的截止点,可以为数据统计时间段后的一天。可选地,该实施例的第一目标社交数据可以为一组社交数据,包括日均阅读量(Read_day)、平均阅读量(Read_avg)、日均原创阅读量(Read_original)、日均转载阅读量(Read_repub)、日均点赞量(Like_day)、平均点赞量(Like_avg)、日均原创点赞量(Like_original)、日均转载点赞量(Like_repub)、日均原创文章量(Pub_original)、日均一级爆款文章量(Pub_level1)、日均二级爆款文章量(Pub_level2)以及通过上述社交数据计算出的数据。
该实施例的日均阅读量,可以为目标传播帐号在排行时间段内所有文章阅读数之和与时间段日数之商。
该实施例的平均阅读量,可以为目标传播帐号在排行时间段内所有所有文章之和与文章篇数之商。
该实施例的日均原创阅读量,可以为目标传播帐号在排行时间段内的原创文章阅读数之和与时间段日数之商。
该实施例的日均转载阅读量,可以为目标传播帐号所有原创文章被其它传播帐号转载后收到的累计阅读数之和的日均值。
该实施例的日均点赞量,可以为目标传播帐号在排行时间段内所有文章点赞数之和与时间段日数之商。
该实施例的平均点赞量,可以为目标传播帐号在排行时间段内所有文章点赞数之和与文章篇数之商。
该实施例的日均原创点赞量,可以为目标传播在排行时间段内所有原创文章点赞数之和与时间段日数之商。
该实施例的日均转载点赞量,可以为该目标传播帐号所有原创文章被其它传播帐号转载后收到的帐号累计点赞数之和的日均值。
该实施例的日均原创量,可以为平均每日发布的原创文章的数量。
该实施例的日均原创文章量,可以为目标传播帐号在排行时间段内所有原创文章篇数与时间段日数之商。
该实施例的日均一级爆款文章量,为一级爆款文章的数量,该一级爆款文章为原创文章,且文章阅读量>=平均阅读量标准值。
该实施例的日均二级爆款文章量,为二级爆款文章的数量,该二级爆款文章为原创文章,且文章阅读量>=平均阅读量标准值/2)。
该实施例的点赞率为目标传播帐号推送的文章的点赞量与阅读量之商。
步骤S204,通过目标模型对第一目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第一目标指数。
在步骤S204提供的技术方案中,在获取待处理的目标传播帐号的第一目标社交数据之后,通过目标模型对第一目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第一目标指数,其中,目标模型为至少通过第一目标指标和第二目标指标建立的用于对社交数据进行处理的模型,第一目标指标用于指示由传播帐号直接推送的社交网络信息的传播信息,第二目标指标用于指示社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息,第一目标指数用于指示目标传播帐号对第一社交网络信息进行传播的传播质量。
该实施例的目标模型为基于舆情传播理论预先建立的通过传播帐号的社交数据对目标传播帐号的传播质量进行确定的模型,也即,为用于评估目标传播账的传播效果的模型,可以为微力指数模型,用于反映传播帐号在信息传播和舆论引导领域发挥的作用和产生的影响,进而确定传播帐号在营造合理的网络空间方面所贡献的力量和产生的价值。可选地,该实施例的目标模型为公众号评估模型。
可选地,该实施例的目标模型至少通过第一目标指标和第二目标指标建立,该第一目标指标和第二目标指标为目标模型的一级指标,第一目标指标用于指示由传播帐号直接推送的社交网络信息的传播信息,比如,该第一目标指标为传播力指标,用于表征传播帐号通过推送社交网络信息直接产生的传播效果,包括在社交网络信息在评估周期内的直接传播总量,也即,传播帐号通过推送社交网络信息达到的实际传播覆盖范围,还可以包括每次推送社交网络信息可能达到的传播量;该实施例的第二目标指标用于指示社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息,也即,社交网络信息被其它的传播帐号进行转载形成了二次传播量,该第二目标指标可以为影响力指标,用于表征传播帐号带动更多人群主动参与社交网络信息的传播的能力,社交网络信息通过引发次级传播在公众平台产生的总传播覆盖范围。
可选地,该实施例还通过用于表征社交网络信息,尤其是原创内容受到目标对象的认同程度的第三目标指标建立目标模型,该第三目标指标可以为引导力指标,用于表征传播帐号公众号通过社交网络信息引导、影响目标对象的力度和效果。
可选地,建立目标模型的二级指标可以为传播力指标中的直接传播指数、潜在传播指数、次级传播影响指数、次级传播效果指数、引导力度指数、引导力效果指数。其中,直接传播指数是指社交网络信息在评估周期内的直接传播总量;潜在传播指数用于表征传播帐号每次推送社交网络信息可能达到的传播量;次级传播影响指数用于表征传播帐号影响其它传播帐号一同参与传播的能力;次级传播效果指数用于表征传播帐号推送的社交网络信息通过次级传播在公众平台产生的总传播覆盖范围;引导力度指数用于表征传播帐号通过社交网络信息引导、影响目标对象的力度;引导力效果指数用于表征传播帐号通过社交网络信息引导、影响目标对象的效果。
可选地,该实施例通过传播力指标和与传播力指标对应的传播力权重(W_comm)、影响力指标和与影响力对应的影响力权重(W_effect))、引导力指标和与引导力对应的引导力权重(引导力权重W_lead)建立目标模型,其中,传播力权重、影响力权重和引导力权重可以为由评估人进行确定的一级权重。
可选地,该实施例的目标模型的二级指标权重包括日均阅读指数权重(W_read_day_index)、平均阅读指数权重(W_read_avg_index)、综合阅读指数权重(W_read_com_index)、转载倾向指数权重(W_reprint_index)、原创质量指数权重(W_original_quality_index)、日均点赞指数权重(W_like_day_index)、平均点赞指数权重(W_like_avg_index)、综合点赞指数权重(W_like_com_index)、点赞率指数权重(W_like_ratio_index)。还可以包括非原创文章权重(W_nog)、相似文章权重(W_repub)、阅读点赞权重(W_readlike)。
该实施例的第一目标社交数据可以包括上述第一目标指标下的社交数据、第二目标指标下的社交数据和第三目标指标下的社交数据,将第一目标社交数据作为目标模型的输入数据,通过目标模型对第一目标社交数据进行计算,从而得到目标传播帐号的第一目标指数,该第一目标指数用于指示目标传播帐号对第一社交网络信息进行传播的传播质量,可以为微力指数,比如,为评分数据,用于指示目标传播帐号的传播效果,体现了传播帐号的运营效果。
步骤S206,基于第一目标指数确定目标传播帐号待推送的第二社交网络信息。
在步骤S206提供的技术方案中,在通过目标模型对第一目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第一目标指数之后,基于第一目标指数确定目标传播帐号待推送的第二社交网络信息。
该实施例的目标模型可以用于多种类型的传播帐号的运营效果的评估,对于新闻舆论工作、宣传工作、品牌工作、营销推广等方面的传播帐号的传播质量的确定具有更强的针对性和更大的参考价值。该实施例的目标模型由于将社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息作为影响传播帐号的传播质量的一个因素,避免了仅仅将与传播帐号自身的传播数据相关的指标作为影响传播帐号的传播质量的因素,可以通过目标模型对目标传播帐号在一定周期内的运营情况及逆行科学、合理、全面、精准地评估。在通过目标模型对第一目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第一目标指数之后,基于第一目标指数确定目标传播帐号待推送的第二社交网络信息,也即,基于第一目标指数可以分析目标传播帐号的欠缺,对目标传播帐号及时调整优化。该实施例可以为目标传播帐号分配第二社交网络信息,也即,为目标传播帐号合理分配推广资源,以激励传播帐号的商家具有更好的运营效果。
通过上述步骤S202至步骤S206,获取待处理的目标传播帐号的第一目标社交数据,该第一目标社交数据至少包括第一社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象进行交互的数据,通过目标模型对第一目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第一目标指数,该目标模型为至少通过第一目标指标和第二目标指标建立的用于对社交数据进行处理的模型,第一目标指标用于指示由传播帐号直接推送的社交网络信息的传播信息,第二目标指标用于指示社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息,第一目标指数用于指示目标传播帐号对第一社交网络信息进行传播的传播质量,基于第一目标指数确定目标传播帐号待推送的第二社交网络信息,达到了对目标传播帐号的传播质量进行确定的目的,进而为目标传播帐号合理分配第二社交网络信息,也就是说,在确定社交网络信息进行传播的传播质量的过程中,将社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息作为影响传播帐号的传播质量的一个因素,避免了仅仅将与传播帐号自身的传播数据相关的指标作为影响传播帐号的传播质量的因素,达到了全面确定传播帐号的传播质量的技术效果,进而解决了相关技术确定传播帐号的传播质量比较片面的技术问题。
作为一种可选的实施方式,步骤S202,获取待处理的目标传播帐号的第一目标社交数据包括:获取待处理的多个目标传播帐号的多组第一目标社交数据,其中,多个目标传播帐号与多组第一目标社交数据一一对应;通过目标模型对第一目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第一目标指数包括:通过目标模型对每个目标传播帐号的每组第一目标社交数据进行处理,得到每个目标传播帐号的第一目标指数;基于第一目标指数确定目标传播帐号待推送的第二社交网络信息包括:基于每个目标传播帐号的第一目标指数对多个目标传播帐号进行排行,得到排行结果;基于排行结果确定每个目标传播帐号待推送的第二社交网络信息。
在该实施例中,多个目标传播帐号为待确定传播质量的多个传播帐号,也即,为待比较传播质量优劣的多个传播帐号,可以为多个公众号。获取待处理的多个目标传播帐号的多组第一目标社交数据,该多个目标传播帐号与多组第一目标社交数据一一对应,每组第一目标社交数据在每个目标传播帐号推送与每个目标帐号对应的第一社交网络信息的过程中产生,且至少包括与每个目标帐号对应的第一社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象进行交互的数据,每组第一目标社交数据可以包括日均阅读量、平均阅读量、日均原创阅读量、日均转载阅读量、日均点赞量、平均点赞量、日均原创点赞量、日均转载点赞量、日均原创文章量、日均一级爆款文章量、日均二级爆款文章量以及通过上述社交数据计算出的数据。
在获取待处理的多个目标传播帐号的多组第一目标社交数据之后,通过预先建立的目标模型对每个目标传播帐号的每组第一目标社交数据进行处理,得到每个目标传播帐号的第一目标指数,该每个目标传播帐号的第一目标指数用于指示每个目标传播帐号对与其对应的第一社交网络信息进行传播的传播质量,可以为评分数据。基于每个目标传播帐号的第一目标指数对多个目标传播帐号进行排行,得到排行结果,也即,基于推广帐号效果进行排行,可以基于每个目标帐号的评分的大小,对多个目标帐号进行排行,可选地,评分越大的目标帐号排行越靠前,评分越小的目标帐号排行越靠后。在对多个目标传播帐号进行排行,得到排行结果之后,可以基于排行结果确定每个目标传播帐号待推送的第二社交网络信息,可以选择排行靠前的目标传播帐号,对其分配第二网络传输信息。
作为一种可选的实施方式,在步骤S206,基于第一目标指数确定目标传播帐号待推送的第二社交网络信息之后,该方法还包括:获取目标传播帐号的第二目标社交数据,其中,第二目标社交数据在目标传播帐号推送第二社交网络信息的过程中产生,且至少包括第二社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象进行交互的数据;通过目标模型对第二目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第二目标指数,其中,第二目标指数用于指示的目标传播帐号对第二社交网络信息进行传播的传播质量,高于第一目标指数指示的目标传播帐号对第一社交网络信息进行传播的传播质量;基于第二目标指数确定目标传播帐号待推送的第三社交网络信息。
在该实施例中,第二社交网络信息可以为用于提升目标传播帐号的传播效果的推广资源,在基于第一目标指数确定目标传播帐号待推送的第二社交网络信息之后,获取目标传播帐号的第二目标社交数据,该第二目标社交数据可以在目标传播帐号在目标周期内推送第二社交网络信息的过程中产生,且至少包括第二社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象进行交互的数据,该第二目标社交数据可以为一组社交数据,包括日均阅读量、平均阅读量、日均原创阅读量、日均转载阅读量、日均点赞量、平均点赞量、日均原创点赞量、日均转载点赞量、日均原创文章量、日均一级爆款文章量、日均二级爆款文章量以及通过上述社交数据计算出的数据。
在获取目标传播帐号的第二目标社交数据之后,通过目标模型对第二目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第二目标指数,该第二目标指数用于指示的目标传播帐号对第二社交网络信息进行传播的传播质量,并且该第二目标指数用于指示的目标传播帐号对第二社交网络信息进行传播的传播质量,高于第一目标指数指示的目标传播帐号对第一社交网络信息进行传播的传播质量,也即,该第二网络传输信息为对目标传播帐号分配的较为合理的推广资源,从而实现了通过建立的目标模型对传播帐号在一定周期内的运营情况进行科学、合理、精准地评估,并根据评估结果及时地对目标传播帐号进行调整优化,比如,对党政机关、新闻媒体、社会组织、企业等开设的以正向宣传和舆论引导的公众号进行调整优化,并进一步提升了目标传播帐号的传播效果。
作为一种可选的实施方式,在步骤S204,通过目标模型对第一目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第一目标指数之前,该方法还包括:获取与第一目标指标对应的第一权重和与第二目标指标对应的第二权重,其中,第一权重用于指示第一目标指标对确定目标传播帐号对社交网络信息进行传播的传播质量的贡献程度,第二权重不同于第一权重,且用于指示第二目标指标对确定目标传播帐号对社交网络信息进行传播的传播质量的贡献程度;至少基于第一目标指标、第一权重、第二目标指标和第二权重建立目标模型。
该实施例的目标模型可以为微力指数模型。在通过目标模型对第一目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第一目标指数之前,建立目标模型。该实施例的第一目标指标可以为传播力指标(Comm_index),与第一目标指标对应的第一权重可以为传播力权重(W_comm),该传播力权重为建立模型模型的一级指标,用于指示第一目标指标对确定目标传播帐号对社交网络信息进行传播的传播质量的贡献程度。该实施例的第二目标指标可以为影响力指标(Effect_index),与第二目标指标对应的第二权重可以为影响力权重(W_Effect),用于指示第二目标指标对确定目标传播帐号对社交网络信息进行传播的传播质量的贡献程度,不同于第一权重,也即,将传播力权重和影响力权重区分对待,可以对原创文章的传播效果与转载复制文章的传播效果的权重进行区分,可以对与原创文章相关的指标应赋予更高权重,从而鼓励优质原创文章。在获取与第一目标指标对应的第一权重和与第二目标指标对应的第二权重之后,至少基于第一目标指标、第一权重、第二目标指标和第二权重建立目标模型,可以通过第一目标指标权重和第一权重之积、第二目标指标权重和第二权重之积建立目标模型,从而将社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息作为影响传播帐号的传播质量的一个因素,避免对传播帐号进行单链条传播质量的确定,达到了全面、合理地确定传播帐号的传播质量的技术效果。
作为一种可选的实施方式,在获取与第一目标指标对应的第一权重和与第二目标指标对应的第二权重时,该方法还包括:获取第三目标指标的第三权重,其中,第三目标指标用于指示目标传播帐号推送的原创类型的第一社交网络信息的传播信息,第三权重用于指示第三目标指标对确定目标传播帐号对第一社交网络信息进行传播的传播质量的贡献程度;至少基于第一目标指标、第一权重、第二目标指标和第二权重建立目标模型包括:基于第一目标指标、第一权重、第二目标指标、第二权重、第三目标指标和第三权重建立目标模型。
在该实施例中,在获取与第一目标指标对应的第一权重和与第二目标指标对应的第二权重时,可以获取第三目标指标的第三权重,该第三目标指标可以为引导力指标(Lead_index),用于指示目标传播帐号推送的原创类型的第一社交网络信息的传播信息,可以用于表征公众号文章、尤其是原创内容受到网民的认同程度,包括通过原创文章引导、影响网民的力度和效果。该实施例的第三权重可以为引导力权重(W_lead),用于指示第三目标指标对确定目标传播帐号对第一社交网络信息进行传播的传播质量的贡献程度,也即,第一权重、第二权重和第三权重可以用于区分第一目标指标、第二目标指标和第三目标指标对第一社交网络信息进行传播的传播质量的重要程度,这样在建立目标模型时,可以基于第一目标指标、第一权重、第二目标指标和第二权重、第三目标指标和第三权重建立目标模型。
作为一种可选的实施方式,基于第一目标指标、第一权重、第二目标指标、第二权重、第三目标指标和第三权重建立目标模型包括:获取第一目标指标和第一权重二者之间的第一积;获取第二目标指标和第二权重二者之间的第二积;获取第三目标指标和第三权重二者之间的第三积;将第一积、第二积和第三积三者之间的和,确定为目标模型的输出结果,其中,第一目标指标下的传播帐号的社交数据、第二目标指标下的传播帐号的社交数据和第三目标指标下的传播帐号的社交数据为目标模型的输入数据,输出结果为用于指示传播帐号对社交网络信息进行传播的传播质量的目标指数。
在该实施例中,在基于第一目标指标、第一权重、第二目标指标、第二权重、第三目标指标和第三权重建立目标模型时,获取第一目标指标和第一权重二者之间的第一积,比如,第一积为传播力指标Comm_index*传播力权重W_comm;获取第二目标指标和第二权重二者之间的第二积,比如,第二积为影响力指标Effect_index*影响力权重W_Effect;获取第三目标指标和第三权重二者之间的第三积,比如,第三积为引导力指标Lead_index*引导力权重W_lead;将第一积、第二积和第三积三者之间的和,确定为目标模型的输出结果,也即,目标模型为第一目标指数WL_index=传播力指标Comm_index*传播力权重W_comm+影响力指标Effect_index*影响力权重W_Effect+引导力指标Lead_index*引导力权重W_lead。
在该实施例中,第一目标指标下的传播帐号的社交数据、第二目标指标下的传播帐号的社交数据和第三目标指标下的传播帐号的社交数据为目标模型的输入数据,也即,将传播力指标Comm_index下的传播帐号的社交数据、影响力指标Effect_index下的传播帐号的社交数据、引导力指标Lead_index下的传播帐号的社交数据代入上述目标模型的计算公式中进行计算,得到第一目标指数WL_index的输出结果,该输出结果用于指示传播帐号对社交网络信息进行传播的传播质量。
作为一种可选的实施方式,在获取第二目标指标和第二权重二者之间的第二积之前,该方法还包括:确定第二目标指标中的第一影响力指标和第二目标指标中的第二影响力指标,其中,第一影响力指标用于指示社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象在第一属性上相关联的程度,第二影响力指标用于指示社交网络信息在被转载至少一次之后的传播范围;基于第一影响力指标、与第一影响力指标对应的权重、第二影响力指标、与第二影响力指标对应的权重确定第二目标指标。
在该实施例中,在获取第二目标指标和第二权重二者之间的第二积之前,对第二目标指标进行确定。可以确定第二目标指标中的第一影响力指标和第二目标指标中的第二影响力指标,该第一影响力指标可以为次级传播影响指数,用于指示社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象在第一属性上相关联的程度,该第一属性可以为影响其它公众号一同参与传播的能力的属性,比如,次级传播影响指数用于表征公众号影响其它公众号一同参与传播的能力。第二影响力指标可以为次级传播效果指数,用于指示社交网络信息在被转载至少一次之后的传播范围,比如,次级传播效果指数用于表征公众号推送的原创文章通过次级传播在公众平台产生的总传播覆盖范围,从而实现了确定公众号文章、尤其是原创内容受到的认同程度的目的。
在确定第二目标指标中的第一影响力指标和第二目标指标中的第二影响力指标之后,基于第一影响力指标、与第一影响力指标对应的权重、第二影响力指标、与第二影响力指标对应的权重确定第二目标指标,可以基于第一影响力指标和与第一影响力指标对应的权重的积、第二影响力指标和与第二影响力指标对应的权重的积,确定第二目标指标,比如,与第一影响力指标对应的权重为合阅读指数权重,与第二影响力指标对应的权重为转载倾向指数权重,则影响力指标Effect_index=引导效果指数Read_com_index*综合阅读指数权重W_read_com_index+引导力度指数Reprint_index*转载倾向指数权重W_reprint_index。
作为一种可选的实施方式,该方法还包括:至少根据传播帐号对原创类型的社交网络信息进行推送的推送量、原创类型的社交网络信息被显示的显示次数、社交网络信息被转载至少一次的转载次数、社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数,确定第二目标指标中的第一影响力指标下的社交数据;至少根据原创类型的社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数确定第二目标指标中的第二影响力指标下的社交数据。
在该实施例中,在基于第一影响力指标、与第一影响力指标对应的权重、第二影响力指标、与第二影响力指标对应的权重确定第二目标指标之后,在通过目标模型确定传播帐号的传播质量时,需要获取第二目标指标中的第一影响力指标下的社交数据和第二目标指标中的第二影响力指标下的社交数据。第一影响力指标下的社交数据可以至少由传播帐号对原创类型的社交网络信息进行推送的推送量、原创类型的社交网络信息被显示的显示次数、社交网络信息被转载至少一次的转载次数、社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数等数据综合确定,其中,传播帐号对原创类型的社交网络信息进行推送的推送量可以为原创发文量,原创类型的社交网络信息被显示的显示次数可以为原创阅读量,社交网络信息被转载至少一次的转载次数可以为被其他公众号进行转发的转发量,社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数可以为转发阅读量。可选地,该实施例还可以将原创发文量、原创阅读量也作为在确定第二目标指标中的第一影响力指标下的社交数据时的因素。如果社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数的占比越大,则第一影响力指标对应的数值就越高,比如,公众平台的总阅读量中由其他公号转载而产生的阅读量的占比越大,则次级传播影响指数就越高。
第二目标指标中的第二影响力指标下的社交数据可以通过传播帐号推送的社交网络信息被显示的次数确定,可以至少根据原创类型的社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数等确定,比如,第二影响力指标由公众号推送文章在平台中产生的所有阅读量计算得出,包括原创文章被其他公众号转载后,转载文章收到的阅读量。
需要说明的是,该实施例的原创文章可以由机器智能算法判定,可以不受原创标签影响。
作为一种可选的实施方式,至少根据传播帐号对原创类型的社交网络信息进行推送的推送量、原创类型的社交网络信息被显示的显示次数、社交网络信息被转载至少一次的转载次数、社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数,确定第二目标指标中的第一影响力指标下的社交数据包括:获取社交网络信息在目标时间内被显示的次数和对应的权重二者之间的第四积;获取社交网络信息在目标时间内首次被显示的次数和对应的权重二者之间的第五积;获取社交网络信息被转载至少一次之后在目标时间内被显示的显示次数和对应的权重二者之间的第六积;通过社交网络信息在目标时间内被显示的目标显示次数对第二积、第三积和第四积三者之和进行归一化处理,得到第一影响力指标下的社交数据。
在该实施例中,目标时间可以为一天,社交网络信息在目标时间内被显示的次数可以为日均阅读量(Read_day),传播帐号在排行时间段内所有文章阅读数之和与时间段日数的商,与社交网络信息在目标时间内被显示的次数对应的权重可以为非原创文章权重(W_nog);社交网络信息在目标时间内首次被显示的次数可以为日均原创阅读量(Read_original),也即,可以为传播帐号在排行时间段内所有原创文章阅读数之和与时间段日数的商,与社交网络信息在目标时间内首次被显示的次数对应的权重可以为(1-非原创文章权重W_nog);获取社交网络信息被转载至少一次之后在目标时间内被显示的显示次数可以为日均转发阅读量(Read_repub),也即,可以为传播帐号的所有原创文章被其他公众号转发后收到的累计阅读数之和的日均值,与社交网络信息被转载至少一次之后在目标时间内被显示的显示次数对应的权重可以为相似文章权重(W_repub)。
该实施例的社交网络信息在目标时间内被显示的目标显示次数可以为日均阅读量的标准值A1,可以由评估人通过对传播帐号在一段周期内的数据进行迭代分析后确定。可选地,该实施例的平均阅读量的标准值A2、日均点赞量的标准值A3、平均点赞量的标准值A4、日均原创量的标准值A5和点赞率的标准值A6都可以由评估人通过对评估对象一段周期内的数据进行迭代分析后确定。可选地,首先对一段时期的全量样本历史数据进行回溯,比如,对最近一个季度或半年(具体周期可以由甲方制定)的全量样本历史数据进行回溯,可以取各项指标第十名的数值作为标准值A,以保证各指标前十位最为优秀的帐号得分超过90分。后续在确定目标模型的输出结果的过程中,可以定期使用最新数据迭代更新标准值,比如,半年到一年(具体周期可以由甲方制定)使用最新数据迭代更新标准值,以保证只有各指标前十位最为优秀的帐号得分超过90分。
该实施例通过社交网络信息在目标时间内被显示的目标显示次数对上述第二积、第三积和第四积三者之和进行归一化处理,得到第一影响力指标下的社交数据,比如,次级传播效果指数Read_com_index=N(日均阅读量Read_day*非原创文章权重W_nog+日均首发阅读量Read_original*(1-非原创文章权重W_nog)+日均转发阅读量Read_repub*相似文章权重W_repub,日均阅读量A1)。
下面对该实施例的通过标准值进行数据归一化处理的方法进行介绍。
在该实施例中,在计算二级指标的具体数据时,可以使用如下函数进行数据归一化:N(x,A)=LN(MIN(x,A)+1)*90/LN(A+1)+ATAN(MAX(x/A,1)-1)*(20/PI),其中,LN()为括号内的参数的自然对数,MIN(x,A)用于表示取x和A的最小值,MAX(x/A,1)用于表示取x/A和1的最大值,ATAN(MAX(x/A,1)-1)用于表示MAX(x/A,1)-1的反正切,PI用于表示圆周率,90可以为设定的标准值,用于表示优异帐号的得分,20是为了使得ATAN(MAX(x/A,1)-1)*(20/PI)收敛到10,与前一项的加和不超过100分。
上述公式可以保证各指标的分值在0至100分区间内合理地分布。N(x)中的x为归一化的对象,在计算不同二级指标时,x可以代表日均阅读量、平均阅读量、日均点赞量、平均点赞量、点赞率,还可以用于表示日均首发阅读量(日均原创阅读量)、日均转载阅读量、日均首发点赞量(日均原创点赞量)、日均转载点赞量、日均首发文章量(日均原创文章量)、日均一级爆款文章量、日均二级爆款文章量,x>=0。A为归一化标准值,可以用于表示日均阅读量的标准值、平均阅读量的标准值、日均点赞量的标准值、平均点赞量的标准值、日均原创量的标准值或点赞率的标准值,该标准值为各项指标的较优值。
该实施例的N(x,A)函数具有以下性质:0<=N(x,A)<100;N(x,A)为一单调递增函数;当x=0时,N(x,A)=0,当x=A时,N(x,A)=90;N(x,A)为分段函数,当0<=x<A时,N(x,A)为对数函数,当X>A时,N(x,A)为反正切函数。
该公式可以使得各指标分值可以在0至100分区间内合理分布。其中x为归一化的对象,在计算不同二级指标时x可能代表日均阅读量、平均阅读量、日均点赞量、平均点赞量、日均原创量或点赞率,要求x>=0。A为归一化标准值,代表日均阅读量、平均阅读量、日均点赞量、平均点赞量、日均原创量或点赞率等各项指标的较优值。
在该实施例中,需要保证绝大多数的样本落入[0,A]区间,这样就可以在对数归一化方式得到普遍应用的前提下确保归一化后数据映射到[0,100)区间。
作为一种可选的实施方式,至少根据原创类型的社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数确定第二目标指标中的第二影响力指标下的社交数据包括:至少根据原创类型的社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数和对应的权重确定第二影响力指标下的社交数据。
在该实施例中,在至少根据原创类型的社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数确定第二目标指标中的第二影响力指标下的社交数据时,可以确定第二影响力指标对传播质量进行确定时的影响质量Impact_quality_index=IF(日均阅读量Read_day=0,0,(日均阅读量Read_day*非原创文章权重W_nog+日均首发阅读量Read_original*(1-非原创文章权重W_nog)+日均转发阅读量Read_repub*相似文章权重W_repub)/日均阅读量Read_day*阅读点赞权重W_readlike)+IF(日均点赞量Like_day=0,0,(日均点赞量Like_day*非原创文章权重W_nog+日均首发点赞量Like_original*(1-非原创文章权重W_nog)+日均转发点赞量Like_repub**相似文章权重W_repub)/日均点赞量Like_day*(1-阅读点赞权重W_readlike)),进而使得次级传播影响指数Reprint_index=MIN(1.5,影响质量Impact_quality_index)*60+MAX(ATAN(Impact_index)*(20/PI()),0),从而实现了对第二影响力指标下的社交数据的确定,进而实现基于第一影响力指标、与第一影响力指标对应的权重、第二影响力指标、与第二影响力指标对应的权重确定第二目标指标。
作为一种可选的实施方式,在获取第三目标指标和第三权重二者之间的第二积之前,该方法还包括:确定第三目标指标中的第一引导力指标和第三目标指标中的第二引导力指标,其中,第一引导力指标用于指示原创类型的社交网络信息在传播过程中与目标对象在第二属性上相关联的程度,第二引导力指标用于指示原创类型的社交网络信息在传播过程中与目标对象在第三属性上相关联的程度;基于第一引导力指标、与第一引导力指标对应的权重、第二引导力指标、与第二引导力指标对应的权重确定第三目标指标。
该实施例的第三目标指标可以为引导力指标。在获取第三目标指标和第三权重二者之间的第二积之前,需要对第三目标指标进行确定。第三目标指标中的第一引导力指标可以为引导力度指数,用于指示原创类型的社交网络信息在传播过程中与目标对象在第二属性上相关联的程度,比如,第二属性为通过原创文章引导、影响网民的力度的属性,引导力度指数用于表征公众号通过原创文章引导、影响网民的力度。第三目标指标中的第二引导力指标可以为引导效果指数,用于指示原创类型的社交网络信息在传播过程中与目标对象在第三属性上相关联的程度,比如,该第三属性可以为通过原创文章引导、影响网民的效果的属性,引导效果指数用于表征公众号通过原创文章引导、影响网民的效果。
在确定第三目标指标中的第一引导力指标和第三目标指标中的第二引导力指标之后,基于第一引导力指标、与第一引导力指标对应的权重、第二引导力指标、与第二引导力指标对应的权重确定第三目标指标,可以基于第一引导力指标和与第一引导力指标对应的权重的积,第二引导力指标和与第二引导力指标对应的权重的积确定第三目标指标。
该实施例的与第一引导力指标对应的权重可以原创质量指数权重(W_original_quality_index),第二引导力指标可以包括日均点赞指数、平均点赞指数、综合点赞指数、点赞率指数,与第二引导力指标对应的权重可以为日均点赞指数权重(W_like_day_index)、平均点赞指数权重(W_like_avg_index)、综合点赞指数权重(W_like_com_index)、点赞率指数权重(W_like_ratio_index)。则引导力指标Lead_index=引导力度指数Original_quality_index*原创质量指数权重W_original_quality_index+日均点赞指数Like_day_index*日均点赞指数权重W_like_day_index+平均点赞指数Like_avg_index*平均点赞指数权重W_like_avg_index+综合点赞指数Like_com_index*综合点赞指数权重W_like_com_index+点赞率指数Like_ratio_index*点赞率指数权重W_like_ratio_index。
作为一种可选的实施方式,该方法还包括:至少根据原创类型的社交网络信息的推送量以及原创类型的社交网络信息被显示的次数,确定第一引导力评估指标下的社交数据;至少根据通过传播帐号推送的社交网络信息的点赞信息以及在被转载至少一次之后的原创类型的社交网络信息的点赞信息,确定第二引导力指标下的社交数据。
在该实施例中,在基于第一引导力指标、与第一引导力指标对应的权重、第二引导力指标、与第二引导力指标对应的权重确定第三目标指标之后,在通过目标模型确定传播帐号的传播质量时,需要确定第一引导力评估指标下的社交数据和第二引导力指标下的社交数据。第一引导力评估指标下的社交数据可以至少由原创类型的社交网络信息的推送量以及原创类型的社交网络信息被显示的次数确定,其中,由原创类型的社交网络信息的推送量可以为原创文章量,原创类型的社交网络信息被显示的次数可以为原创文章的阅读量,也即,第一引导力评估指标下的社交数据与原创文章量、原创文章的阅读量相关,公众号原创的受网民普遍关注的高质量文章越多,则引导力度越高;第二引导力指标下的社交数据可以至少由传播帐号推送的社交网络信息的点赞信息以及在被转载至少一次之后的原创类型的社交网络信息的点赞信息确定,其中,传播帐号推送的社交网络信息的点赞信息可以包括推送文章的总点赞量、平均点赞量、公众号原创文章收获的点赞量和点赞率,在被转载至少一次之后的原创类型的社交网络信息的点赞信息可以包括转载文章的总点赞量,也即,该第二引导力指标下的社交数据与推送文章的总点赞量、平均点赞量,转载文章的总点赞量相关,可选地,公众号原创文章收获的点赞量和点赞率越高,引导效果就越好。
作为一种可选的实施方式,至少根据原创类型的社交网络信息的推送量以及原创类型的社交网络信息被显示的次数,确定第一引导力评估指标下的社交数据包括:获取传播帐号对原创类型的社交网络信息在目标时间段内进行推送的推送量;获取原创类型的社交网络信息在目标时间段内的大于目标阈值的显示次数,且获取显示次数与对应的目标系数二者之间的第七积;通过目标显示次数对推送量和第七积二者之和进行归一化处理,得到第一引导力指标下的社交数据。
在该实施例中,传播帐号对原创类型的社交网络信息在目标时间段内进行推送的推送量可以日均首发文章量(Pub_original),也即,为传播帐号在排行时间段内所有原创首发文章阅读数之和/时间段日数,原创类型的社交网络信息在目标时间段内的大于目标阈值的显示次数可以为日均二级爆款文章量(Pub_level2)和日均一级爆款文章量(Pub_level1),与日均二级爆款文章量对应的系数可以为2,与日均一级爆款文章量对应的系数可以为3,获取显示次数与对应的目标系数二者之间的第七积可以包括日均二级爆款文章量Pub_level2*2,日均一级爆款文章量Pub_level1*3。该实施例的目标显示次数可以为日均原创量的标准值A5,通过目标显示次数对推送量和第七积二者之和进行归一化处理,得到第一引导力指标下的社交数据可以为引导力度指数:Original_quality_index=N((日均首发文章量Pub_original+日均二级爆款文章量Pub_level2*2+日均一级爆款文章量Pub_level1*3)*100,日均原创量A5)。
作为一种可选的实施方式,至少根据通过传播帐号推送的社交网络信息的点赞信息以及在被转载至少一次之后的原创类型的社交网络信息的点赞信息,确定第二引导力指标下的社交数据包括:获取社交网络信息在目标时间段内的第一点赞量,按照社交网络信息在目标时间段内的第一目标点赞量对第一点赞量进行归一化处理,得到第二引导力指标中的第一子引导力指标下的社交数据;获取多条社交网络信息中平均每条社交网络信息的第二点赞量,按照平均每条社交网络信息的第二目标点赞量对第二点赞量进行归一化处理,得到第二引导力指标中的第二子引导力指标下的社交数据;至少获取在被转载至少一次的社交网络信息在目标时间段内的第三点赞量,按照社交网络信息在目标时间段内的第一目标点赞量对至少获取的第三点赞量进行归一化处理,得到第二引导力指标中的第三子引导力指标下的社交数据;按照目标点赞率对第一点赞量和社交网络信息在目标时间段内的显示量二者之商进行归一化处理,得到第二引导力指标中的第四子引导力指标下的社交数据。
第一子引导力指标可以为引导效果指数-平均点赞指数,社交网络信息在目标时间段内的第一目标点赞量可以为平均点赞量,则引导效果指数-平均点赞指数Like_avg_index=N(平均点赞量(Like_avg,平均点赞量A4);第二子引导力指标可以为引导效果指数-综合点赞指数,多条社交网络信息中平均每条社交网络信息的第二点赞量可以为日均点赞量,则引导效果指数-综合点赞指数Like_com_index=N(日均点赞量Like_day*非原创文章权重W_nog+日均首发点赞量Like_original*(1-非原创文章权重W_nog)+日均转发点赞量Like_repub*相似文章权重W_repub,日均点赞量A3);第三子引导力指标可以为引导效果指数-综合点赞指数,被转载至少一次的社交网络信息在目标时间段内的第三点赞量可以为日均转发点赞量,则综合点赞指数Like_com_index=N(日均点赞量Like_day*非原创文章权重W_nog+日均首发点赞量Like_original*(1-非原创文章权重W_nog)+日均转发点赞量Like_repub*相似文章权重W_repub,日均点赞量A3);第四子引导力指标可以为引导效果指数-点赞率指数,第一点赞量可以为日均点赞量,社交网络信息在目标时间段内的显示量可以为日均阅读量,目标点赞率可以为日均点赞率的标准值(A6)则引导效果指数-点赞率指数Like_ratio_index=N(日均点赞量Like_day/日均阅读量Read_day*100,A6)。
作为一种可选的实施方式,该实施例的第一目标指标(传播力指标)由直接传播指数和潜在传播指数两项二级指标构成。直接传播指数可以用于标注公众号文章在评估周期内的直接传播总量,也即,公众号通过推送文章达到的实际传播覆盖范围。该指标可以由公众号推送文章收到的日均阅读量计算得出,日均阅读量越高,直接传播指数越高。潜在传播指数用于表征公众号每次推送文章可能达到的传播量,该潜在传播指数可以由公众号推送文章收到的篇均阅读量计算得出,篇均阅读量越高,传播潜力指数越高。
可选地,该实施例的直接传播指数Read_day_index=N(日均阅读量Read_day,日均阅读量A1);潜在传播指数Read_avg_index=N(平均阅读量Read_avg,平均阅读量A2)。
在获取直接传播指数和潜在传播指数之后,传播力Comm_index=直接传播指数Read_day_index*日均阅读指数权重W_read_day_index+潜在传播指数Read_avg_index*平均阅读指数权重W_read_avg_index。
举例而言,针对全国法院系统开设的公众号,可通过上述实施例的方案进行年度的运营效果评估,确定传播帐号的传播力指标Comm_index、传播力权重W_comm、影响力Effect_index、影响力权重W_Effect、引导力指标Lead_index以及引导力权重W_lead,通过微力指数WL_index=传播力Comm_index*传播力权重W_comm+影响力Effect_index*影响力权重W_Effect+引导力Lead_index*引导力权重W_lead确定各个传播帐号的传播力、引导力、影响力以及微力指数总分,从而指导各地各级法院更好的利用新媒体渠道进行司法公开。
该实施例的将发文的转载,扩散后的效果,也应该作为评估传播帐号的传播质量的重要因素,且对文章效果的权重进行了细节区分,原创首发文章的传播效果与转载复制文章的效果不在同一权重下做评估,有优质原创首发能力的帐号,在传播上有着更优质的效果。该实施例的目标模型不仅结合了帐号自身发文效果及首发原创文章转载的扩散效果,而且从传播力、影响力、引导力三方面综合评估帐号传播效果,更科学合理的评估帐号质量及传播效果。
该实施例的目标模型适用于多种类型公众号的运营效果评估,对于新闻舆论工作、宣传工作、品牌工作、营销推广等相关领域的公众号评估具有更强的针对性和更大的参考价值。另外,该实施例在党政机关、新闻媒体、社会组织、企业等开设的以正向宣传和舆论引导为主要目的公众号,可使用本指标模型对其一定周期内的运营情况进行科学、合理、精准的评估,并根据评估结果,研究在三力(传播力、引导力、影响力)上的欠缺,及时调整优化,提升帐号效果;在推广帐号的选择上,通过WL指数的评估模型,可以对推广帐号效果进行排行,更优的选择高评分帐号,提升推广效果,合理分配推广资源。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明,某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
下面结合优选的实施例对本发明的技术方案进行说明,具体以目标传播帐号为公众号进行举例说明。
在该实施例中,基于舆情传播理论设计一种通用的公众号评估模型,该公众号评估模型结合了帐号自身发文效果以及及首发原创文章转载的扩散效果,从传播力、影响力、引导力三方面综合评估帐号的传播效果,从而更科学、合理地评估帐号的质量以及传播效果。
在该实施例中,传播力用于表征公众号通过推送文章直接产生的传播效果;引导力用于表征公众号文章、尤其是原创文章受到网民的认同程度;影响力用于表征公众号带动更多人群主动参与传播,通过引发次级传播在公众平台所产生的总传播效果。通过结合上述传播力、引导力和影响力三个维度建立的公众号评估模型,可以全面地评估公众号在信息传播和舆论引导方面所发挥的作用以及产生的影响,进而评估公众号在网络传播方面所贡献的力量和产生的价值。
该实施例的公众号评估模型可以适用于多种类型的公众号的运营效果评估,其传播力、引导力和影响力的指标架构,对于新闻舆论工作、宣传工作、品牌工作等相关领域的公众号评估,具有更强的针对性和更大的参考价值,比如,对党政机关、新闻媒体、社会组织、企业等开设的以正向宣传和舆论引导为主要目的公众号,均可以使用该实施例的公众号评估模型对其在一定周期内的运营情况进行科学、合理、精准地评估。
图3是根据本发明实施例的另一种传播帐号的处理方法的流程图。如图3所示,该方法包括以下步骤:
步骤S301,确定评估对象和评估周期。
该实施例的评估对象可以为一个或一批公众号,可以是订阅号,也可以是服务号。
步骤S302,设定指标权重以及归一化标准值。
在确定评估对象和评估周期之后,设定指标权重以及归一化标准值。该实施例的指标权重可以用于区分各指标之间的重要程度,从而使得对公众号的传播效果的评估更具有导向性。该实施例的标准值可以用于确定指标归一化后的得分分布区间,使得指标归一化后的得分更具有直观性。
步骤S303,根据设定指标权重以及归一化标准值建立评估模型。
在设定指标权重以及归一化标准值之后,根据设定指标权重以及归一化标准值建立评估模型。可以通过评估模型计算评估对象的传播力、引导力、影响力以及最终评估效果的分值。
步骤S304,根据评估对象的传播力、引导力、影响力以及最终评估效果的分值生成榜单。
可以根据评估对象的传播力、引导力、影响力以及最终评估效果的分值生成榜单,该榜单可以用于上级单位对评估对象的绩效考核,也可以通过反馈给评估对象,以激励其在未来进行更好的运营。
下面对根据设定指标权重以及归一化标准值建立评估模型的方法进行详细介绍。
图4是根据本发明实施例的根据设定指标权重以及归一化标准值建立评估模型的方法的流程图。如图4所示,该方法包括以下步骤:
步骤S401,制定指标权重。
该实施例可以获取由评估人预先确定的指标权重,可以包括一级指标权重、二级指标权重和其它权重。其中,一级指标权重可以包括传播力权重W_comm、影响力权重W_Effect、引导力权重W_lead;二级指标权重可以包括日均阅读指数权重W_read_day_index、平均阅读指数权重W_read_avg_index、综合阅读指数权重W_read_com_index、转载倾向指数权重W_reprint_index、原创质量指数权重W_original_quality_index、日均点赞指数权重、W_like_day_index、平均点赞指数权重W_like_avg_index、综合点赞指数权重W_like_com_index、点赞率指数权重W_like_ratio_index;其它权重包括非原创文章权重W_nog、相似文章权重W_repub、阅读点赞权重W_readlike。
步骤S402,制定标准值。
在该实施例中,在计算二级指标的分值时,评估模型中的指数可以使用如下函数进行数据归一化:
N(x,A)=LN(MIN(x,A)+1)*90/LN(A+1)+ATAN(MAX(x/A,1)-1)*(20/PI),其中,LN()为括号内的参数的自然对数,MIN(x,A)用于表示取x和A的最小值,MAX(x/A,1)用于表示取x/A和1的最大值,ATAN(MAX(x/A,1)-1)用于表示MAX(x/A,1)-1的反正切,PI用于表示圆周率,90可以为设定的标准值,用于表示优异帐号的得分,20是为了使得ATAN(MAX(x/A,1)-1)*(20/PI)收敛到10,与前一项的加和不超过100分。
上述公式可以保证各指标的分值在0至100分区间内合理地分布。N(x)中的x为归一化的对象,在计算不同二级指标时,x可以代表日均阅读量、平均阅读量、日均点赞量、平均点赞量、点赞率,还可以用于表示日均首发阅读量(日均原创阅读量)、日均转载阅读量、日均首发点赞量(日均原创点赞量)、日均转载点赞量、日均首发文章量(日均原创文章量)、日均一级爆款文章量、日均二级爆款文章量,x>=0。A为归一化标准值,可以用于表示日均阅读量的标准值、平均阅读量的标准值、日均点赞量的标准值、平均点赞量的标准值、日均原创量的标准值或点赞率的标准值,该标准值为各项指标的较优值。
该实施例的N(x,A)函数具有以下性质:0<=N(x,A)<100;N(x,A)为一单调递增函数;当x=0时,N(x,A)=0,当x=A时,N(x,A)=90;N(x,A)为分段函数,当0<=x<A时,N(x,A)为对数函数,当X>A时,N(x,A)为反正切函数。
在该实施例中,日均阅读量的标准值(A1)、平均阅读量的标准值(A2)、日均点赞量的标准值(A3)、平均点赞量的标准值(A4)、日均原创量的标准值(A5)和点赞率的标准值(A6)可以由评估人通过对评估对象在一段周期内的数据进行迭代分析之后确定,需要保证绝大多数的样本x落入[0,A]区间内,这样就可以在对数归一化方式得到普遍应用的前提下确保归一化后数据可以映射到[0,100)区间。
可选地,在对评估对象在一段周期内的数据进行迭代分析时,可以首先对一段时期的全量样本历史数据进行回溯,比如,对最近一个季度或半年的全量样本历史数据进行回溯,具体周期可以由甲方制定。可以将各项指标第十名的数值确定为标准值A,以保证各指标前十位最为优秀的帐号的得分超过90分。后续在指数的计算过程中,可以定期使用最新数据对标准值进行迭代更新,可以半年到一年使用最新数据对标准值进行迭代更新,具体周期可以由甲方制定,以保证只有各指标前十位最为优秀的帐号的得分超过90分。
步骤S403,收集原始数据。
在计算各项指标时,需要在采样时间点收集原始数据。其中,采集时间点为数据统计的截止点,可以为数据统计时间段后的一天。该实施例的原始数据包括:
日均阅读量Read_day,由需要进行传播效果评估的帐号在排行时间段内所有文章阅读数之和与时间段日数二者之间的商得到;
平均阅读量Read_avg,由该帐号在排行时间段内所有文章阅读数之和与文章篇数二者之间的商得到;
日均首发阅读量Read_original,由该帐号在排行时间段内所有原创首发文章阅读数之和与时间段日数二者之间的商得到;
日均转载阅读量Read_repub,由该帐号的所有原创首发文章被其它公众号转载后收到的累计阅读数之和的日均值得到;
日均点赞量Like_day,由该帐号在排行时间段内所有文章点赞数之和与时间段日数二者之间的商得到;
平均点赞量Like_avg,由该帐号在排行时间段内所有文章点赞数之和与文章篇数二者之间的商得到;
日均首发点赞量Like_original,由该帐号排行时间段内所有首发文章点赞数之和与时间段日数二者之间的商得到,该日均首发点赞量可以为日均原创点赞量,由该帐号排行时间段内所有原创文章点赞数之和与时间段日数二者之间的商得到;
日均转载点赞量Like_repub,由该帐号所有原创首发文章被其它传播帐号转载后收到的帐号累计点赞数之和的日均值得到,该首发文章可以为原创文章;
日均原创量,为平均每日发布的原创文章数量;
点赞率,由点赞数除以阅读量得到;
日均首发文章量Pub_original,由该帐号排行时间段内所有首发文章篇数与时间段日数二者之间的商得到,日均首发文章量可以为原创首发文章量,由该帐号排行时间段内所有原创文章篇数与时间段日数二者之间的商得到;
日均一级爆款文章量Pub_level1,其中,一级爆款文章的定义为文章为首发文章,且文章阅读量>=平均阅读量的标准值,该首发文章可以为原创文章;
日均二级爆款文章量Pub_level2其中,二级爆款文章的定义为文章为首发文章,且文章阅读量>=平均阅读量的标准值/2,该首发文章可以为原创文章。
步骤S404,计算评估模型的指数。
在该实施例中,传播力由直接传播指数和潜在传播指数两项二级指标构成。其中,直接传播指数为公众号文章在评估周期内的直接传播总量,用于表征公众号通过推送文章达到的实际传播覆盖范围,该指标由公众号推送文章收到的日均阅读量计算得出,日均阅读量越高,直接传播指数就越高;潜在传播指数用于表征公众号每次推送文章可能达到的传播量,该指标由公众号推送文章收到的篇均阅读量计算得出,篇均阅读量越高,传播潜力指数就越高。
可选地,直接传播指数Read_day_index=N(日均阅读量Read_day,日均阅读量A1);潜在传播指数Read_avg_index=N(平均阅读量Read_avg,平均阅读量A2)。
传播力Comm_index=直接传播指数Read_day_index*日均阅读指数权重W_read_day_index+潜在传播指数Read_avg_index*平均阅读指数权重W_read_avg_index。
该实施例的引导力由引导力度指数和引导效果指数两项二级指标构成。其中,引导力度指数用于表征公众号通过原创文章引导、影响网民的力度,该指标与原创文章量、原创文章的阅读量相关,公众号原创文章受网民普遍关注的高质量文章越多,则公众号的引导力度就越高;引导效果指数用于表征公众号通过原创文章引导、影响网民的效果,该指标与推送文章的总点赞量、平均点赞量,转载文章的总点赞量相关,公众号原创文章收获的点赞量和点赞率越高,公众号的引导效果就越好。
可选地,引导力度指数Original_quality_index=N((日均首发文章量Pub_original+日均二级爆款文章量Pub_level2*2+日均一级爆款文章量Pub_level1*3)*100,日均原创量A5)。
可选地,引导效果指数-日均点赞指数Like_day_index=N(日均点赞量Like_day,日均点赞量A3)。
可选地,引导效果指数-平均点赞指数Like_avg_index=N(平均点赞量(Like_avg,平均点赞量A4)。
可选地,引导效果指数-综合点赞指数:Like_com_index=N(日均点赞量Like_day*非原创文章权重W_nog+日均首发点赞量Like_original*(1-非原创文章权重W_nog)+日均转载点赞量Like_repub*相似文章权重W_repub,日均点赞量A3)。
可选地,引导效果指数-点赞率指数Like_ratio_index=N(日均点赞量Like_day/日均阅读量Read_day*100,A6)。
可选地,引导力Lead_index=引导力度指数Original_quality_index*原创质量指数权重W_original_quality_index+日均点赞指数Like_day_index*日均点赞指数权重W_like_day_index+平均点赞指数Like_avg_index*平均点赞指数权重W_like_avg_index+综合点赞指数Like_com_index*综合点赞指数权重W_like_com_index+点赞率指数Like_ratio_index*点赞率指数权重W_like_ratio_index。
在该实施例中,影响力由次级传播影响指数和次级传播效果指数两项指标构成。其中,次级传播影响指数用于表征公众号影响其它公众号一同参与传播的能力,该指标可以由公众号发文量、阅读量、原创发文量、原创阅读量、被其它公众号转载量、转载阅读量等数据综合得出,如果公众号平台总阅读量中由其它公号转载而产生的阅读量的占比越大,次级传播影响指数就越高;次级传播效果指数用于表征公众号原创文章通过次级传播在公众平台产生的总传播覆盖范围,该指标由公众号推送文章在平台中产生的所有阅读量计算得出,包括原创文章被其它公众号转载后,转载文章收到的阅读量。可选地,该实施例的原创文章由机器智能算法判定,不受原创标签影响。
影响质量Impact_quality_index=IF(日均阅读量Read_day=0,0,(日均阅读量Read_day*非原创文章权重W_nog+日均首发阅读量Read_original*(1-非原创文章权重W_nog)+日均转载阅读量Read_repub*相似文章权重W_repub)/日均阅读量Read_day*阅读点赞权重W_readlike)+IF(日均点赞量Like_day=0,0,(日均点赞量Like_day*非原创文章权重W_nog+日均首发点赞量Like_original*(1-非原创文章权重W_nog)+日均转载点赞量Like_repub*相似文章权重W_repub)/日均点赞量Like_day*(1-阅读点赞权重W_readlike))。
次级传播效果指数:Read_com_index=N(日均阅读量Read_day*非原创文章权重W_nog+日均首发阅读量Read_original*(1-非原创文章权重W_nog)+日均转载阅读量Read_repub*相似文章权重W_repub,日均阅读量A1)。
可选地,次级传播影响指数Reprint_index=MIN(1.5,影响质量Impact_quality_index)*60+MAX(ATAN(Impact_index)*(20/PI()),0)。
可选地,影响力Effect_index=引导效果指数Read_com_index*综合阅读指数权重W_read_com_index+引导力度指数Reprint_index*转载倾向指数权重W_reprint_index。
评估模型的指数:WL_index=传播力Comm_index*传播力权重W_comm+影响力Effect_index*影响力权重W_Effect+引导力Lead_index*引导力权重W_lead。
举例而言,针对全国法院系统开设的官方微信公众号,可通过该实施例的方案进行年度的运营效果评估,得到各帐号的传播力、引导力、影响力以及微力指数总分,从而指导各地各级法院更好的利用新媒体渠道进行司法公开。
该实施例在评估模型搭建的过程中,主要选取了发文数、阅读量、点赞量三项基础变量,以及近20项衍生变量,并通过基于深度学习的相似算法精确寻找转载文章(相似文本),引入原创、转载参数,可以更科学合理的评估公众号传播效果。
下面对该实施例的深度学习相似算法的过程进行介绍。
图5是根据本发明实施例的一种通过词向量模型(word2vec)将文本转化为实数空间的示意图。如图5所示,利用word2vec将自然语言中的字词表示为计算机可以理解的低维、稠密的连续实数空间,比如,猫、汽车、鸟分别对应将100-1000维的向量,词向量的每一维的值可以用于代表一个具有一定的语义和语法上解释的特征,通过10万-100万维的特征对猫、汽车、鸟分别对应将100-1000维的向量进行处理,可以得到低维、稠密的猫、汽车、鸟的连续实数空间。
图6是根据本发明实施例的一种词向量收集训练的示意图。如图6所示,查询模型用于对文本1的样本进行处理,包括清洗、切词、向量化、归一化处理,文本模型用于对输入的文本1的样本进行处理,包括清洗、切词、关键词提取、向量化、归一化处理、其中,关键词提取可以通过TextRank进行关键词提取,最后通过相似函数计算文本1(μ)和文本2(ν)的相似度s,比如,得到相似度为0.86。
图7是根据本发明实施例的一种深度学习和人工标注训练的示意图。如图7所示,该实施例通过句子矩阵、卷积特征、池化特征、相似矩阵、合并特征、全连接层分类,进行人工标注训练,对文档分别通过深度卷积网络将其表示成为语义向量Xd和Xq,计算Xd和Xq的相似矩阵M得到一个相似值Xsim,并与两个文档的语义向量进行合并,再接上全连接层,通过标注的正负样本进行训练,从而实现了构建生产效果更精准的相似算法模型的目的。
该实施例的微力指数模型适用于多种类型微信公众号的运营效果评估,对于新闻舆论工作、宣传工作、品牌工作、营销推广等相关领域的公众号评估具有更强的针对性和更大的参考价值。
该实施例可以针对党政机关、新闻媒体、社会组织、企业等开设的以正向宣传和舆论引导为主要目的公众号,可使用本指标模型对其一定周期内的运营情况进行科学、合理、精准的评估,并根据评估结果,研究在三力(传播力、引导力、影响力)上的欠缺,及时调整优化,提升帐号效果。在推广帐号的选择上,通过WL指数的评估模型,可以对推广帐号效果进行排行,更优地选择高评分帐号,提升推广效果,合理分配推广资源。
根据本发明实施例的又一方面,还提供了一种用于实施上述传播帐号的处理方法的传播帐号的处理装置。图8是根据本发明实施例的一种传播帐号的处理装置的示意图。如图8所示,该传播帐号的处理装置800可以包括:获取单元10、处理单元20和确定单元30。
获取单元10,用于获取待处理的目标传播帐号的第一目标社交数据,其中,第一目标社交数据在目标传播帐号推送第一社交网络信息的过程中产生,且至少包括第一社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象进行交互的数据。
处理单元20,用于通过目标模型对第一目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第一目标指数,其中,目标模型为至少通过第一目标指标和第二目标指标建立的用于对社交数据进行处理的模型,第一目标指标用于指示由传播帐号直接推送的社交网络信息的传播信息,第二目标指标用于指示社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息,第一目标指数用于指示目标传播帐号对第一社交网络信息进行传播的传播质量。
确定单元30,用于基于第一目标指数确定目标传播帐号待推送的第二社交网络信息。
需要说明的是,该实施例中的获取单元10可以用于执行本申请实施例中的步骤S202,该实施例中的处理单元20可以用于执行本申请实施例中的步骤S204,该实施例中的和确定单元30可以用于执行本申请实施例中的步骤S206。
在该实施例中,通过获取单元10获取待处理的目标传播帐号的第一目标社交数据,该第一目标社交数据至少包括第一社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象进行交互的数据,处理单元20通过目标模型对第一目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第一目标指数,该目标模型为至少通过第一目标指标和第二目标指标建立的用于对社交数据进行处理的模型,第一目标指标用于指示由传播帐号直接推送的社交网络信息的传播信息,第二目标指标用于指示社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息,第一目标指数用于指示目标传播帐号对第一社交网络信息进行传播的传播质量,通过确定单元30基于第一目标指数确定目标传播帐号待推送的第二社交网络信息,达到了对目标传播帐号的传播质量进行确定的目的,进而为目标传播帐号合理分配第二社交网络信息,也就是说,在确定社交网络信息进行传播的传播质量的过程中,将社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息作为影响传播帐号的传播质量的一个因素,避免了仅仅将与传播帐号自身的传播数据相关的指标作为影响传播帐号的传播质量的因素,达到了全面确定传播帐号的传播质量的技术效果,进而解决了相关技术确定传播帐号的传播质量比较片面的技术问题。
此处需要说明的是,上述单元与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同,但不限于上述实施例所公开的内容。需要说明的是,上述单元作为装置的一部分可以运行在如图1所示的硬件环境中,可以通过软件实现,也可以通过硬件实现,其中,硬件环境包括网络环境。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种用于实施上述传播帐号的处理方法的电子装置。
图9是根据本发明实施例的一种电子装置的结构框图。如图9所示,该电子装置包括存储器902和处理器904,该存储器中存储有计算机程序,该处理器被设置为通过计算机程序执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地,在本实施例中,上述电子装置可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。
可选地,在本实施例中,上述处理器904可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤:
S1,获取待处理的目标传播帐号的第一目标社交数据,其中,第一目标社交数据在目标传播帐号推送第一社交网络信息的过程中产生,且至少包括第一社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象进行交互的数据;
S2,通过目标模型对第一目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第一目标指数,其中,目标模型为至少通过第一目标指标和第二目标指标建立的用于对社交数据进行处理的模型,第一目标指标用于指示由传播帐号直接推送的社交网络信息的传播信息,第二目标指标用于指示社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息,第一目标指数用于指示目标传播帐号对第一社交网络信息进行传播的传播质量;
S3,基于第一目标指数确定目标传播帐号待推送的第二社交网络信息。
可选地,本领域普通技术人员可以理解,图9所示的结构仅为示意,电子装置也可以是智能手机(如Android手机、iOS手机等)、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备(Mobile Internet Devices,MID)、PAD等终端设备。图9其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如,电子装置还可包括比图9中所示更多或者更少的组件(如网络接口等),或者具有与图9所示不同的配置。
其中,存储器902可用于存储软件程序以及模块,如本发明实施例中的传播帐号的处理方法和装置对应的程序指令/模块,处理器904通过运行存储在存储器902内的软件程序以及模块,从而执行各种功能应用以及数据处理,即实现上述的传播帐号的处理方法。存储器902可包括高速随机存储器,还可以包括非易失性存储器,如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其它非易失性固态存储器。在一些实例中,存储器902可进一步包括相对于处理器904远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。其中,存储器902具体可以但不限于用于存储待处理的目标传播帐号的第一目标社交数据等。作为一种示例,如图9所示,上述存储器902中可以但不限于包括上述传播帐号的处理装置800中的获取单元10、处理单元20和确定单元30。此外,还可以包括但不限于上述传播帐号的处理装置中的其它模块单元,本示例中不再赘述。
上述的传输装置906用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括有线网络及无线网络。在一个实例中,传输装置906包括一个网络适配器(NetworkInterface Controller,NIC),其可通过网线与其它网络设备与路由器相连从而可与互联网或局域网进行通讯。在一个实例中,传输装置906为射频(Radio Frequency,RF)模块,其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
此外,上述电子装置还包括:显示器908,用于显示上述目标代码在第一目标函数中的执行状态;连接总线910,用于连接上述电子装置中的各个模块部件。
根据本发明的实施例的又一方面,还提供了一种存储介质,该存储介质中存储有计算机程序,其中,该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序:
S1,获取待处理的目标传播帐号的第一目标社交数据,其中,第一目标社交数据在目标传播帐号推送第一社交网络信息的过程中产生,且至少包括第一社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象进行交互的数据;
S2,通过目标模型对第一目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第一目标指数,其中,目标模型为至少通过第一目标指标和第二目标指标建立的用于对社交数据进行处理的模型,第一目标指标用于指示由传播帐号直接推送的社交网络信息的传播信息,第二目标指标用于指示社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息,第一目标指数用于指示目标传播帐号对第一社交网络信息进行传播的传播质量;
S3,基于第一目标指数确定目标传播帐号待推送的第二社交网络信息。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序:
S1,获取待处理的多个目标传播帐号的多组第一目标社交数据,其中,多个目标传播帐号与多组第一目标社交数据一一对应;
S2,通过目标模型对每个目标传播帐号的每组第一目标社交数据进行处理,得到每个目标传播帐号的第一目标指数;
S3,基于每个目标传播帐号的第一目标指数对多个目标传播帐号进行排行,得到排行结果;
S4,基于排行结果确定每个目标传播帐号待推送的第二社交网络信息。
可选地,本实施例中的具体示例可以参考上述实施例中所描述的示例,本实施例在此不再赘述。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序:
S1,在基于第一目标指数确定目标传播帐号待推送的第二社交网络信息之后,获取目标传播帐号的第二目标社交数据,其中,第二目标社交数据在目标传播帐号推送第二社交网络信息的过程中产生,且至少包括第二社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象进行交互的数据;
S2,通过目标模型对第二目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第二目标指数,其中,第二目标指数用于指示的目标传播帐号对第二社交网络信息进行传播的传播质量,高于第一目标指数指示的目标传播帐号对第一社交网络信息进行传播的传播质量;
S3,基于第二目标指数确定目标传播帐号待推送的第三社交网络信息。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序:
S1,在通过目标模型对第一目标社交数据进行处理,得到目标传播帐号的第一目标指数之前,获取与第一目标指标对应的第一权重和与第二目标指标对应的第二权重,其中,第一权重用于指示第一目标指标对确定目标传播帐号对社交网络信息进行传播的传播质量的贡献程度,第二权重不同于第一权重,且用于指示第二目标指标对确定目标传播帐号对社交网络信息进行传播的传播质量的贡献程度;
S2,至少基于第一目标指标、第一权重、第二目标指标和第二权重建立目标模型。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序:
S1,在获取与第一目标指标对应的第一权重和与第二目标指标对应的第二权重时,获取第三目标指标的第三权重,其中,第三目标指标用于指示目标传播帐号推送的原创类型的第一社交网络信息的传播信息,第三权重用于指示第三目标指标对确定目标传播帐号对第一社交网络信息进行传播的传播质量的贡献程度;
S2,基于第一目标指标、第一权重、第二目标指标、第二权重、第三目标指标和第三权重建立目标模型。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序:
S1,获取第一目标指标和第一权重二者之间的第一积;
S2,获取第二目标指标和第二权重二者之间的第二积;
S3,获取第三目标指标和第三权重二者之间的第三积;
S4,将第一积、第二积和第三积三者之间的和,确定为目标模型的输出结果,其中,第一目标指标下的传播帐号的社交数据、第二目标指标下的传播帐号的社交数据和第三目标指标下的传播帐号的社交数据为目标模型的输入数据,输出结果为用于指示传播帐号对社交网络信息进行传播的传播质量的目标指数。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序:
S1,在获取第二目标指标和第二权重二者之间的第二积之前,确定第二目标指标中的第一影响力指标和第二目标指标中的第二影响力指标,其中,第一影响力指标用于指示社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象在第一属性上相关联的程度,第二影响力指标用于指示社交网络信息在被转载至少一次之后的传播范围;
S2,基于第一影响力指标、与第一影响力指标对应的权重、第二影响力指标、与第二影响力指标对应的权重确定第二目标指标。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序:
S1,至少根据传播帐号对原创类型的社交网络信息进行推送的推送量、原创类型的社交网络信息被显示的显示次数、社交网络信息被转载至少一次的转载次数、社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数,确定第二目标指标中的第一影响力指标下的社交数据;
S2,至少根据原创类型的社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数确定第二目标指标中的第二影响力指标下的社交数据。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序:
S1,获取社交网络信息在目标时间内被显示的次数和对应的权重二者之间的第四积;
S2,获取社交网络信息在目标时间内首次被显示的次数和对应的权重二者之间的第五积;
S3,获取社交网络信息被转载至少一次之后在目标时间内被显示的显示次数和对应的权重二者之间的第六积;
S4,通过社交网络信息在目标时间内被显示的目标显示次数对第二积、第三积和第四积三者之和进行归一化处理,得到第一影响力指标下的社交数据。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序:
至少根据原创类型的社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数和对应的权重确定第二影响力指标下的社交数据。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序:
S1,在获取第三目标指标和第三权重二者之间的第二积之前,确定第三目标指标中的第一引导力指标和第三目标指标中的第二引导力指标,其中,第一引导力指标用于指示原创类型的社交网络信息在传播过程中与目标对象在第二属性上相关联的程度,第二引导力指标用于指示原创类型的社交网络信息在传播过程中与目标对象在第三属性上相关联的程度;
S2,基于第一引导力指标、与第一引导力指标对应的权重、第二引导力指标、与第二引导力指标对应的权重确定第三目标指标。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序:
S1,至少根据原创类型的社交网络信息的推送量以及原创类型的社交网络信息被显示的次数,确定第一引导力评估指标下的社交数据;
S2,至少根据通过传播帐号推送的社交网络信息的点赞信息以及在被转载至少一次之后的原创类型的社交网络信息的点赞信息,确定第二引导力指标下的社交数据。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序:
S1,获取传播帐号对原创类型的社交网络信息在目标时间段内进行推送的推送量;
S2,获取原创类型的社交网络信息在目标时间段内的大于目标阈值的显示次数,且获取显示次数与对应的目标系数二者之间的第七积;
S3,通过目标显示次数对推送量和第七积二者之和进行归一化处理,得到第一引导力指标下的社交数据。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序:
S1,获取社交网络信息在目标时间段内的第一点赞量,按照社交网络信息在目标时间段内的第一目标点赞量对第一点赞量进行归一化处理,得到第二引导力指标中的第一子引导力指标下的社交数据;
S2,获取多条社交网络信息中平均每条社交网络信息的第二点赞量,按照平均每条社交网络信息的第二目标点赞量对第二点赞量进行归一化处理,得到第二引导力指标中的第二子引导力指标下的社交数据;
S3,至少获取在被转载至少一次的社交网络信息在目标时间段内的第三点赞量,按照社交网络信息在目标时间段内的第一目标点赞量对至少获取的第三点赞量进行归一化处理,得到第二引导力指标中的第三子引导力指标下的社交数据;
S4,按照目标点赞率对第一点赞量和社交网络信息在目标时间段内的显示量二者之商进行归一化处理,得到第二引导力指标中的第四子引导力指标下的社交数据。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以包括但不限于:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
上述实施例中的集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在存储介质中,包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
在本发明的上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的客户端,可通过其它的方式实现。其中,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,单元或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (28)
1.一种传播帐号的处理方法,其特征在于,包括:
获取待处理的目标传播帐号的第一目标社交数据,其中,所述第一目标社交数据在所述目标传播帐号推送第一社交网络信息的过程中产生,且至少包括所述第一社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象进行交互的数据;
通过目标模型对所述第一目标社交数据进行处理,得到所述目标传播帐号的第一目标指数,其中,所述目标模型为至少通过第一目标指标和第二目标指标建立的用于对社交数据进行处理的模型,所述第一目标指标用于指示由传播帐号直接推送的社交网络信息的传播信息,所述第二目标指标用于指示所述社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息,所述第二目标指标是基于第一影响力指标和与所述第一影响力指标对应的权重,第二影响力指标和与所述第二影响力指标对应的权重确定出的,所述第一影响力指标用于指示所述社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象在第一属性上相关联的程度,所述第二影响力指标用于指示所述社交网络信息在被转载至少一次之后的传播范围,所述第一目标指数用于指示所述目标传播帐号对所述第一社交网络信息进行传播的传播质量;
基于所述第一目标指数确定所述目标传播帐号待推送的第二社交网络信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
获取待处理的目标传播帐号的第一目标社交数据包括:获取待处理的多个所述目标传播帐号的多组所述第一目标社交数据,其中,多个所述目标传播帐号与多组所述第一目标社交数据一一对应;
通过目标模型对所述第一目标社交数据进行处理,得到所述目标传播帐号的第一目标指数包括:通过所述目标模型对每个所述目标传播帐号的每组所述第一目标社交数据进行处理,得到每个所述目标传播帐号的所述第一目标指数;
基于所述第一目标指数确定所述目标传播帐号待推送的第二社交网络信息包括:基于每个所述目标传播帐号的所述第一目标指数对多个所述目标传播帐号进行排行,得到排行结果;基于所述排行结果确定每个所述目标传播帐号待推送的所述第二社交网络信息。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在基于所述第一目标指数确定所述目标传播帐号待推送的第二社交网络信息之后,所述方法还包括:
获取所述目标传播帐号的第二目标社交数据,其中,所述第二目标社交数据在所述目标传播帐号推送所述第二社交网络信息的过程中产生,且至少包括所述第二社交网络信息在被转载至少一次之后与所述目标对象进行交互的数据;
通过所述目标模型对所述第二目标社交数据进行处理,得到所述目标传播帐号的第二目标指数,其中,所述第二目标指数用于指示的所述目标传播帐号对所述第二社交网络信息进行传播的传播质量,高于所述第一目标指数指示的所述目标传播帐号对所述第一社交网络信息进行传播的传播质量;
基于所述第二目标指数确定所述目标传播帐号待推送的第三社交网络信息。
4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法,其特征在于,在通过目标模型对所述第一目标社交数据进行处理,得到所述目标传播帐号的第一目标指数之前,所述方法还包括:
获取与所述第一目标指标对应的第一权重和与所述第二目标指标对应的第二权重,其中,所述第一权重用于指示所述第一目标指标对确定所述目标传播帐号对所述社交网络信息进行传播的传播质量的贡献程度,所述第二权重不同于所述第一权重,且用于指示所述第二目标指标对确定所述目标传播帐号对所述社交网络信息进行传播的传播质量的贡献程度;
至少基于所述第一目标指标、所述第一权重、所述第二目标指标和所述第二权重建立所述目标模型。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,
在获取与所述第一目标指标对应的第一权重和与所述第二目标指标对应的第二权重时,所述方法还包括:获取第三目标指标的第三权重,其中,所述第三目标指标用于指示所述目标传播帐号推送的原创类型的所述第一社交网络信息的传播信息,所述第三权重用于指示所述第三目标指标对确定所述目标传播帐号对所述第一社交网络信息进行传播的传播质量的贡献程度;
至少基于所述第一目标指标、所述第一权重、所述第二目标指标和所述第二权重建立所述目标模型包括:基于所述第一目标指标、所述第一权重、所述第二目标指标、所述第二权重、所述第三目标指标和第三权重建立所述目标模型。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,基于所述第一目标指标、所述第一权重、所述第二目标指标、所述第二权重、所述第三目标指标和第三权重建立所述目标模型包括:
获取所述第一目标指标和所述第一权重二者之间的第一积;
获取所述第二目标指标和所述第二权重二者之间的第二积;
获取所述第三目标指标和所述第三权重二者之间的第三积;
将所述第一积、所述第二积和所述第三积三者之间的和,确定为所述目标模型的输出结果,其中,所述第一目标指标下的所述传播帐号的社交数据、所述第二目标指标下的所述传播帐号的社交数据和所述第三目标指标下的所述传播帐号的社交数据为所述目标模型的输入数据,所述输出结果为用于指示所述传播帐号对所述社交网络信息进行传播的传播质量的目标指数。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
至少根据所述传播帐号对原创类型的所述社交网络信息进行推送的推送量、所述原创类型的所述社交网络信息被显示的显示次数、所述社交网络信息被转载至少一次的转载次数、所述社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数,确定所述第二目标指标中的第一影响力指标下的社交数据;
至少根据所述原创类型的所述社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数确定所述第二目标指标中的第二影响力指标下的社交数据。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,至少根据所述传播帐号对原创类型的所述社交网络信息进行推送的推送量、所述原创类型的所述社交网络信息被显示的显示次数、所述社交网络信息被转载至少一次的转载次数、所述社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数,确定所述第二目标指标中的第一影响力指标下的社交数据包括:
获取所述社交网络信息在目标时间内被显示的次数和对应的权重二者之间的第四积;
获取所述社交网络信息在所述目标时间内首次被显示的次数和对应的权重二者之间的第五积;
获取所述社交网络信息被转载至少一次之后在所述目标时间内被显示的显示次数和对应的权重二者之间的第六积;
通过所述社交网络信息在所述目标时间内被显示的目标显示次数对所述第二积、所述第三积和所述第四积三者之和进行归一化处理,得到所述第一影响力指标下的社交数据。
9.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,至少根据所述原创类型的所述社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数确定所述第二目标指标中的第二影响力指标下的社交数据包括:
至少根据所述原创类型的所述社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数和对应的权重确定所述第二影响力指标下的社交数据。
10.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,在获取所述第三目标指标和所述第三权重二者之间的第二积之前,所述方法还包括:
确定所述第三目标指标中的第一引导力指标和所述第三目标指标中的第二引导力指标,其中,所述第一引导力指标用于指示原创类型的所述社交网络信息在传播过程中与所述目标对象在第二属性上相关联的程度,所述第二引导力指标用于指示所述原创类型的所述社交网络信息在传播过程中与所述目标对象在第三属性上相关联的程度;
基于所述第一引导力指标、与所述第一引导力指标对应的权重、所述第二引导力指标、与所述第二引导力指标对应的权重确定所述第三目标指标。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
至少根据所述原创类型的所述社交网络信息的推送量以及所述原创类型的所述社交网络信息被显示的次数,确定所述第一引导力评估指标下的社交数据;
至少根据通过所述传播帐号推送的所述社交网络信息的点赞信息以及在被转载至少一次之后的所述原创类型的所述社交网络信息的点赞信息,确定所述第二引导力指标下的社交数据。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,至少根据所述原创类型的所述社交网络信息的推送量以及所述原创类型的所述社交网络信息被显示的次数,确定所述第一引导力评估指标下的社交数据包括:
获取所述传播帐号对所述原创类型的所述社交网络信息在目标时间段内进行推送的推送量;
获取所述原创类型的所述社交网络信息在所述目标时间段内的大于目标阈值的显示次数,且获取所述显示次数与对应的目标系数二者之间的第七积;
通过目标显示次数对所述推送量和所述第七积二者之和进行归一化处理,得到所述第一引导力指标下的社交数据。
13.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,至少根据通过所述传播帐号推送的所述社交网络信息的点赞信息以及在被转载至少一次之后的所述原创类型的所述社交网络信息的点赞信息,确定所述第二引导力指标下的社交数据包括:
获取所述社交网络信息在目标时间段内的第一点赞量,按照所述社交网络信息在所述目标时间段内的第一目标点赞量对所述第一点赞量进行归一化处理,得到所述第二引导力指标中的第一子引导力指标下的社交数据;
获取多条所述社交网络信息中平均每条所述社交网络信息的第二点赞量,按照平均每条所述社交网络信息的第二目标点赞量对所述第二点赞量进行归一化处理,得到所述第二引导力指标中的第二子引导力指标下的社交数据;
至少获取在被转载至少一次的所述社交网络信息在所述目标时间段内的第三点赞量,按照所述社交网络信息在所述目标时间段内的第一目标点赞量对至少获取的所述第三点赞量进行归一化处理,得到所述第二引导力指标中的第三子引导力指标下的社交数据;
按照目标点赞率对所述第一点赞量和所述社交网络信息在所述目标时间段内的显示量二者之商进行归一化处理,得到第二引导力指标中的第四子引导力指标下的社交数据。
14.一种传播帐号的处理装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取待处理的目标传播帐号的第一目标社交数据,其中,所述第一目标社交数据在所述目标传播帐号推送第一社交网络信息的过程中产生,且至少包括所述第一社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象进行交互的数据;
处理单元,用于通过目标模型对所述第一目标社交数据进行处理,得到所述目标传播帐号的第一目标指数,其中,所述目标模型为至少通过第一目标指标和第二目标指标建立的用于对社交数据进行处理的模型,所述第一目标指标用于指示由传播帐号直接推送的社交网络信息的传播信息,所述第二目标指标用于指示所述社交网络信息在被转载至少一次之后的传播信息,所述第二目标指标是基于第一影响力指标和与所述第一影响力指标对应的权重,第二影响力指标和与所述第二影响力指标对应的权重确定出的,所述第一影响力指标用于指示所述社交网络信息在被转载至少一次之后与目标对象在第一属性上相关联的程度,所述第二影响力指标用于指示所述社交网络信息在被转载至少一次之后的传播范围,所述第一目标指数用于指示所述目标传播帐号对所述第一社交网络信息进行传播的传播质量;
确定单元,用于基于所述第一目标指数确定所述目标传播帐号待推送的第二社交网络信息。
15.根据权利要求14所述的装置,其特征在于,
所述获取单元用于通过以下方式实现获取待处理的目标传播帐号的第一目标社交数据:获取待处理的多个所述目标传播帐号的多组所述第一目标社交数据,其中,多个所述目标传播帐号与多组所述第一目标社交数据一一对应;
所述处理单元用于通过以下方式实现通过目标模型对所述第一目标社交数据进行处理,得到所述目标传播帐号的第一目标指数:通过所述目标模型对每个所述目标传播帐号的每组所述第一目标社交数据进行处理,得到每个所述目标传播帐号的所述第一目标指数;
所述确定单元用于通过以下方式实现基于所述第一目标指数确定所述目标传播帐号待推送的第二社交网络信息:基于每个所述目标传播帐号的所述第一目标指数对多个所述目标传播帐号进行排行,得到排行结果;基于所述排行结果确定每个所述目标传播帐号待推送的所述第二社交网络信息。
16.根据权利要求14所述的装置,其特征在于,所述装置还用于:
在基于所述第一目标指数确定所述目标传播帐号待推送的第二社交网络信息之后,获取所述目标传播帐号的第二目标社交数据,其中,所述第二目标社交数据在所述目标传播帐号推送所述第二社交网络信息的过程中产生,且至少包括所述第二社交网络信息在被转载至少一次之后与所述目标对象进行交互的数据;
通过所述目标模型对所述第二目标社交数据进行处理,得到所述目标传播帐号的第二目标指数,其中,所述第二目标指数用于指示的所述目标传播帐号对所述第二社交网络信息进行传播的传播质量,高于所述第一目标指数指示的所述目标传播帐号对所述第一社交网络信息进行传播的传播质量;
基于所述第二目标指数确定所述目标传播帐号待推送的第三社交网络信息。
17.根据权利要求14至16中任意一项所述的装置,其特征在于,所述装置还用于:
在通过目标模型对所述第一目标社交数据进行处理,得到所述目标传播帐号的第一目标指数之前,获取与所述第一目标指标对应的第一权重和与所述第二目标指标对应的第二权重,其中,所述第一权重用于指示所述第一目标指标对确定所述目标传播帐号对所述社交网络信息进行传播的传播质量的贡献程度,所述第二权重不同于所述第一权重,且用于指示所述第二目标指标对确定所述目标传播帐号对所述社交网络信息进行传播的传播质量的贡献程度;
至少基于所述第一目标指标、所述第一权重、所述第二目标指标和所述第二权重建立所述目标模型。
18.根据权利要求17所述的装置,其特征在于,
在获取与所述第一目标指标对应的第一权重和与所述第二目标指标对应的第二权重时,所述装置还用于:获取第三目标指标的第三权重,其中,所述第三目标指标用于指示所述目标传播帐号推送的原创类型的所述第一社交网络信息的传播信息,所述第三权重用于指示所述第三目标指标对确定所述目标传播帐号对所述第一社交网络信息进行传播的传播质量的贡献程度;
所述装置通过以下方式实现至少基于所述第一目标指标、所述第一权重、所述第二目标指标和所述第二权重建立所述目标模型:基于所述第一目标指标、所述第一权重、所述第二目标指标、所述第二权重、所述第三目标指标和第三权重建立所述目标模型。
19.根据权利要求18所述的装置,其特征在于,所述装置通过以下方式实现基于所述第一目标指标、所述第一权重、所述第二目标指标、所述第二权重、所述第三目标指标和第三权重建立所述目标模型:
获取所述第一目标指标和所述第一权重二者之间的第一积;
获取所述第二目标指标和所述第二权重二者之间的第二积;
获取所述第三目标指标和所述第三权重二者之间的第三积;
将所述第一积、所述第二积和所述第三积三者之间的和,确定为所述目标模型的输出结果,其中,所述第一目标指标下的所述传播帐号的社交数据、所述第二目标指标下的所述传播帐号的社交数据和所述第三目标指标下的所述传播帐号的社交数据为所述目标模型的输入数据,所述输出结果为用于指示所述传播帐号对所述社交网络信息进行传播的传播质量的目标指数。
20.根据权利要求19所述的装置,其特征在于,所述装置还用于:
至少根据所述传播帐号对原创类型的所述社交网络信息进行推送的推送量、所述原创类型的所述社交网络信息被显示的显示次数、所述社交网络信息被转载至少一次的转载次数、所述社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数,确定所述第二目标指标中的第一影响力指标下的社交数据;
至少根据所述原创类型的所述社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数确定所述第二目标指标中的第二影响力指标下的社交数据。
21.根据权利要求20所述的装置,其特征在于,所述装置用于通过以下方式实现至少根据所述传播帐号对原创类型的所述社交网络信息进行推送的推送量、所述原创类型的所述社交网络信息被显示的显示次数、所述社交网络信息被转载至少一次的转载次数、所述社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数,确定所述第二目标指标中的第一影响力指标下的社交数据:
获取所述社交网络信息在目标时间内被显示的次数和对应的权重二者之间的第四积;
获取所述社交网络信息在所述目标时间内首次被显示的次数和对应的权重二者之间的第五积;
获取所述社交网络信息被转载至少一次之后在所述目标时间内被显示的显示次数和对应的权重二者之间的第六积;
通过所述社交网络信息在所述目标时间内被显示的目标显示次数对所述第二积、所述第三积和所述第四积三者之和进行归一化处理,得到所述第一影响力指标下的社交数据。
22.根据权利要求20所述的装置,其特征在于,所述装置用于通过以下方式实现至少根据所述原创类型的所述社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数确定所述第二目标指标中的第二影响力指标下的社交数据:
至少根据所述原创类型的所述社交网络信息被转载至少一次之后被显示的显示次数和对应的权重确定所述第二影响力指标下的社交数据。
23.根据权利要求19所述的装置,其特征在于,所述装置还用于:
在获取所述第三目标指标和所述第三权重二者之间的第二积之前,确定所述第三目标指标中的第一引导力指标和所述第三目标指标中的第二引导力指标,其中,所述第一引导力指标用于指示原创类型的所述社交网络信息在传播过程中与所述目标对象在第二属性上相关联的程度,所述第二引导力指标用于指示所述原创类型的所述社交网络信息在传播过程中与所述目标对象在第三属性上相关联的程度;
基于所述第一引导力指标、与所述第一引导力指标对应的权重、所述第二引导力指标、与所述第二引导力指标对应的权重确定所述第三目标指标。
24.根据权利要求23所述的装置,其特征在于,所述装置还用于:
至少根据所述原创类型的所述社交网络信息的推送量以及所述原创类型的所述社交网络信息被显示的次数,确定所述第一引导力评估指标下的社交数据;
至少根据通过所述传播帐号推送的所述社交网络信息的点赞信息以及在被转载至少一次之后的所述原创类型的所述社交网络信息的点赞信息,确定所述第二引导力指标下的社交数据。
25.根据权利要求24所述的装置,其特征在于,所述装置用于通过以下方式实现至少根据所述原创类型的所述社交网络信息的推送量以及所述原创类型的所述社交网络信息被显示的次数,确定所述第一引导力评估指标下的社交数据:
获取所述传播帐号对所述原创类型的所述社交网络信息在目标时间段内进行推送的推送量;
获取所述原创类型的所述社交网络信息在所述目标时间段内的大于目标阈值的显示次数,且获取所述显示次数与对应的目标系数二者之间的第七积;
通过目标显示次数对所述推送量和所述第七积二者之和进行归一化处理,得到所述第一引导力指标下的社交数据。
26.根据权利要求24所述的装置,其特征在于,所述装置用于通过以下方式实现至少根据通过所述传播帐号推送的所述社交网络信息的点赞信息以及在被转载至少一次之后的所述原创类型的所述社交网络信息的点赞信息,确定所述第二引导力指标下的社交数据:
获取所述社交网络信息在目标时间段内的第一点赞量,按照所述社交网络信息在所述目标时间段内的第一目标点赞量对所述第一点赞量进行归一化处理,得到所述第二引导力指标中的第一子引导力指标下的社交数据;
获取多条所述社交网络信息中平均每条所述社交网络信息的第二点赞量,按照平均每条所述社交网络信息的第二目标点赞量对所述第二点赞量进行归一化处理,得到所述第二引导力指标中的第二子引导力指标下的社交数据;
至少获取在被转载至少一次的所述社交网络信息在所述目标时间段内的第三点赞量,按照所述社交网络信息在所述目标时间段内的第一目标点赞量对至少获取的所述第三点赞量进行归一化处理,得到所述第二引导力指标中的第三子引导力指标下的社交数据;
按照目标点赞率对所述第一点赞量和所述社交网络信息在所述目标时间段内的显示量二者之商进行归一化处理,得到第二引导力指标中的第四子引导力指标下的社交数据。
27.一种计算机可读的存储介质,其特征在于,所述计算机可读的存储介质包括存储的程序,其中,所述程序被处理器运行时执行所述权利要求1至13任一项中所述的方法。
28.一种电子设备,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述权利要求1至13任一项中所述的方法。
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