CN112579950A - 一种信息处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信息处理方法及装置，其中，方法包括：获取节点；节点包括多层级节点；其中，预设页面任意一次被待分析对象浏览产生一个第一层级节点；任一第N层级节点的用户分享的预设页面任意一次被浏览产生一个第N+1层级节点；计算节点中每个节点的第一预设指标的值；任一节点的第一预设指标的值包括：该节点的访客的数量和该节点的分享用户的数量；基于节点中每个节点的第一预设指标的值，计算待分析对象的第二预设指标的值；至少依据待分析对象的第二预设指标的值，确定用于表征待分析对象对预设页面传播的影响力的值。本申请实施例计算待分析对象在预设页面上产生的影响力的准确性较高。

Description

一种信息处理方法及装置

技术领域

本发明涉及电子信息领域，特别是涉及一种信息处理方法及装置。

背景技术

随着信息技术的发展，在热门事件发生时，微博大V、抖音红人、头部公众号对热门事件的传播的作用越来越大。以微博大V为例介绍该热门事件的传播过程，微博大V在分享热门的网页事件后，关注微博大V的用户可能会浏览该热门事件的网页，任一用户任一次浏览热门事件的网页时，可看作一个节点产生了。在任一节点(为了描述方便，称为第一节点)产生后，触发该节点产生的用户将浏览的热门事件网页进行分享，任一用户对该分享后的热门事件的网页进行浏览时，又一个节点(为了描述方便，称为第二节点)产生了，其中，第一节点是第二节点的前置节点。随着前置节点和节点的交替产生，热门事件得以传播。

分析微博大V、抖音红人和头部公众号分别在热门事件的传播上起到的作用，是营销传播的硬性需求，其中，微博大V、抖音红人和头部公众号都可看作是待分析对象。

因此，需要能够准确计算待分析对象在预设页面的传播上产生的影响力的方法。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的信息处理方法及装置。

本申请提供了一种信息处理方法，包括：

获取节点；所述节点包括多层级节点；其中，预设页面任意一次被待分析对象浏览产生一个第一层级节点；任一第N层级节点的用户分享的所述预设页面任意一次被浏览产生一个第N+1层级节点；该第N层级节点的用户为触发该第N层级节点产生的用户；

计算所述节点中每个节点的第一预设指标的值；任一节点的所述第一预设指标的值包括：该节点的访客的数量和该节点的分享用户的数量；

基于所述节点中每个节点的第一预设指标的值，计算所述待分析对象的第二预设指标的值；所述第二预设指标的值包括：所述节点中全部节点的访客的总数量和分享用户的总数量；

至少依据所述待分析对象的第二预设指标的值，确定用于表征所述待分析对象对所述预设页面传播的影响力的值。

可选的，在任一第N层级节点的用户分享的所述预设页面任意一次被浏览产生一个第N+1层级节点的情况下，该第N+1层级节点的前置节点是该第N层级节点；

所述获取节点，包括：

获取所述预设页面每次被浏览产生的浏览数据；所述浏览数据包括：节点标识和前置节点标识；

以所述浏览数据中的前置节点标识为纽带，将所述浏览数据中的节点标识进行顺序连接，得到所述浏览数据中节点标识间的上下级链路关系；

从所述节点标识间的上下级链路关系中，确定预设数量层级节点标识；

将所述预设数量层级节点标识指示的节点，作为所述节点。

可选的，所述浏览数据还包括：第一用户标识；所述第一用户标识为浏览所述预设页面的用户的标识；

计算所述节点中任一节点的访客的数量，包括：

从所述浏览数据中，筛选前置节点标识为该节点的节点标识的浏览数据为目标浏览数据；

将所述目标浏览数据中互不相同的第一用户标识的数量，作为该节点的访客的数量。

可选的，所述浏览数据还包括：第一页面标识；所述第一页面标识为所述预设页面每次被浏览时产生的标识；不同次浏览所述预设页面产生的第一页面标识不同；

计算所述节点中任一节点的分享用户的数量，包括：

获取所述预设页面每次被分享产生的分享数据；所述分享数据包括：第二用户标识和第二页面标识；所述第二用户标识表示分享所述预设页面的用户的标识；所述第二页面标识为所述预设页面每次被分享时产生的标识；所述预设页面在被浏览且被分享时，产生的所述第二页面标识与所述第一页面标识相同；

将所述分享数据中满足预设条件的分享数据，作为目标分享数据；所述预设条件包括：第二用户标识与一条目标浏览数据中的第一用户标识相同，且第二页面标识与该条目标浏览数据中的第一页面标识相同；

将所述目标分享数据中互不相同的第二用户标识的数量，作为该节点的分享用户的数量。

可选的，所述第二预设指标的值还包括：

所述节点中每层级节点的访客占比和分享用户占比；所述节点中的任一层级节点的访客占比表示：该层级节点的访客的总数量占所述节点的访客的总数量的比值；所述节点中的任一层级节点的分享用户占比表示：该层级节点的分享用户的总数量占所述节点的分享用户的总数量的比值。

可选的，在所述获取节点之后，还包括：

计算所述节点中各个节点的第三预设指标的值；任一节点的所述第三预设指标的值包括：该节点的浏览量和该节点的分享次数；

基于所述节点中各个节点的第三预设指标的值，计算所述待分析对象的第四预设指标的值；

所述第四预设指标的值包括：所述节点中各个节点的总浏览量和总分享次数；所述总浏览量为所述节点中各个节点的浏览量的和；所述总分享次数为所述节点中各个节点的分享次数的和。

可选的，所述至少依据所述待分析对象的第二预设指标的值，确定用于表征待分析对象对预设页面传播的影响力的值，包括：

依据所述待分析对象的第二预设指标的值和第四预设指标的值，确定用于表征所述待分析对象对所述预设页面传播的影响力的值。

本申请还提供了一种信息处理装置，包括：

获取模块，用于获取节点；所述节点包括多层级节点；其中，预设页面任意一次被待分析对象浏览产生一个第一层级节点；任一第N层级节点的用户分享的所述预设页面任意一次被浏览产生一个第N+1层级节点；该第N层级节点的用户为触发该第N层级节点产生的用户；

第一计算模块，用于计算所述节点中每个节点的第一预设指标的值；任一节点的所述第一预设指标的值包括：该节点的访客的数量和该节点的分享用户的数量；

第二计算模块，用于基于所述节点中每个节点的第一预设指标的值，计算所述待分析对象的第二预设指标的值；所述第二预设指标的值包括：所述节点中全部节点的访客的总数量和分享用户的总数量；

确定模块，用于至少依据所述待分析对象的第二预设指标的值，确定用于表征所述待分析对象对所述预设页面传播的影响力的值。

可选的，在任一第N层级节点的用户分享的所述预设页面任意一次被浏览产生一个第N+1层级节点的情况下，该第N+1层级节点的前置节点是该第N层级节点；

所述获取模块，用于获取节点，包括：

所述获取模块，具体用于获取所述预设页面每次被浏览产生的浏览数据；所述浏览数据包括：节点标识和前置节点标识；

以所述浏览数据中的前置节点标识为纽带，将所述浏览数据中的节点标识进行顺序连接，得到所述浏览数据中节点标识间的上下级链路关系；

从所述节点标识间的上下级链路关系中，确定预设数量层级节点标识；

将所述预设数量层级节点标识指示的节点，作为所述节点。

可选的，所述浏览数据还包括：第一用户标识；所述第一用户标识为浏览所述预设页面的用户的标识；

所述第一计算模块，用于计算所述节点中任一节点的访客的数量，包括：

所述第一计算模块，具体用于从所述浏览数据中，筛选前置节点标识为该节点的节点标识的浏览数据为目标浏览数据；

将所述目标浏览数据中互不相同的第一用户标识的数量，作为该节点的访客的数量。

可选的，所述浏览数据还包括：第一页面标识；所述第一页面标识为所述预设页面每次被浏览时产生的标识；不同次浏览所述预设页面产生的第一页面标识不同；

所述第一计算模块，用于计算所述节点中任一节点的分享用户的数量，包括：

所述第一计算模块，具体用于获取所述预设页面每次被分享产生的分享数据；所述分享数据包括：第二用户标识和第二页面标识；所述第二用户标识表示分享所述预设页面的用户的标识；所述第二页面标识为所述预设页面每次被分享时产生的标识；所述预设页面在被浏览且被分享时，产生的所述第二页面标识与所述第一页面标识相同；

将所述分享数据中满足预设条件的分享数据，作为目标分享数据；所述预设条件包括：第二用户标识与一条目标浏览数据中的第一用户标识相同，且第二页面标识与该条目标浏览数据中的第一页面标识相同；

将所述目标分享数据中互不相同的第二用户标识的数量，作为该节点的分享用户的数量。

可选的，所述第二计算模块计算的第二预设指标的值还包括：

所述节点中每层级节点的访客占比和分享用户占比；所述节点中的任一层级节点的访客占比表示：该层级节点的访客的总数量占所述节点的访客的总数量的比值；所述节点中的任一层级节点的分享用户占比表示：该层级节点的分享用户的总数量占所述节点的分享用户的总数量的比值。

可选的，还包括第三计算模块，用于在所述获取节点之后，计算所述节点中各个节点的第三预设指标的值；任一节点的所述第三预设指标的值包括：该节点的浏览量和该节点的分享次数；

基于所述节点中各个节点的第三预设指标的值，计算所述待分析对象的第四预设指标的值；

所述第四预设指标的值包括：所述节点中各个节点的总浏览量和总分享次数；所述总浏览量为所述节点中各个节点的浏览量的和；所述总分享次数为所述节点中各个节点的分享次数的和。

可选的，所述确定模块，用于至少依据所述待分析对象的第二预设指标的值，确定用于表征待分析对象对预设页面传播的影响力的值，包括：

所述确定模块，具体用于依据所述待分析对象的第二预设指标的值和第四预设指标的值，确定用于表征所述待分析对象对所述预设页面传播的影响力的值。

本申请还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行上述任意一种所述的信息处理方法。

本申请还提供了一种设备，所述设备包括至少一个处理器、以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行上述任意一种所述的信息处理方法。

借由上述技术方案，本发明提供的信息处理方法，获取节点，计算节点中各个节点的第一预设指标的值，基于各个节点的第一预设指标的值，计算待分析对象的第二预设指标的值，至少依据待分析对象的第二预设指标的值，确定用于表征待分析对象对预设页面传播的影响力的值。

由于获取的节点包括多层级节点，其中，预设页面任意一次被待分析对象浏览产生一个第一层级节点，任一第N层级节点的用户分享的该预设页面任意一次被浏览产生一个第N+1层级节点，该第N层级节点的用户指触发该第N层级节点产生的用户。因此，第一层级节点是由待分析对象触发产生的，待分析对象分享的预设页面被非待分析对象浏览产生第二层级节点，因此，第二层级节点是由非待分析对象触发产生，同理，第三层级节点由非待分析对象触发产生，因此，本申请中获取的节点不仅由待分析对象触发产生，还由非待分析对象触发产生。因此，待分析对象的第二预设指标的值是由多层级节点的第一预设指标的值得到，进而，用于计算待分析对象的第二预设指标的值的节点较全面，进而，待分析对象的第二预设指标的值更客观。

另外，待分析对象的第二预设指标的值包括：获取的全部节点的访客的总数量和分享用户的总数量。即第二预设指标的值体现的是待分析对象在用户的数量层面上带来的影响力，其中，由于用户的数量被造假的概率较小，因此，通过用户的数量能够较客观地体现的待分析对象对预设页面的传播的影响力。

综上所述，本申请提供的方案，可以确保得到的待分析对象对预设页面的传播的影响力的准确性。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

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示出了本申请实施例提供的一种信息处理方法的流程图；

图2示出了待处理浏览数据中节点标识的上下级链路关系示意图；

图3示出了本申请实施例提供的一种信息处理装置的结构示意图；

图4示出了本申请实施例提供的一种设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明公开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公开，并且能够将本发明公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

在本申请实施例中，需要确定待分析对象对预设页面的传播带来的影响力。预设页面为用于对待分析对象进行影响力分析的页面，在预设页面每次被浏览时产生一个节点，节点是一个逻辑信息。

具体的，预设页面被待分析对象浏览时产生一个第一层级节点，由于触发该第一层级节点产生的用户是待分析对象，因此，该第一层级节点的用户为该待分析对象。该第一层级节点的用户分享的该预设页面任意一次被浏览时产生一个第二层级节点，触发该第二层级节点产生的用户为该第二层级节点的用户。

即任一第N层级节点的用户分享的该预设页面任意一次被浏览产生一个第N+1层级节点；该第N层级节点的用户为触发该第N层级节点产生的用户。在本申请实施例中，将该第N层级节点作为该第N+1层级节点的前置节点。基于前置节点和节点的交替产生，预设页面得以传播。

具体的，本申请实施例确定待分析对象对预设页面的传播带来的影响力的过程，如图1所示。

图1为本申请提供的一种信息处理方法，包括以下步骤：

S101、获取预设页面每次被浏览产生的浏览数据，以及获取预设页面每次被分享产生的分享数据。

在本实施例中，可以在预设页面中安装预设程序，该预设程序的功能为：在检测到预设页面在被任意一个用户在任意一次浏览的情况下，生成一条浏览数据。在检测到预设页面被传播(分享或转发)的情况下，生成一条分享数据。预设程序可以将生成的浏览数据和分享数据发送到预设的大数据平台。在本步骤中，可以从该预设的大数据平台获取浏览数据和分享数据。

任一用户任意一次浏览预设页面时预设程序产生的浏览数据包括：第一用户标识、第一页面标识、节点标识、前置节点标识和浏览时间戳。其中，第一用户标识为浏览预设页面的用户的标识。第一页面标识表征预设页面当前次被浏览的标识。并且，不同次浏览预设页面产生的第一页面标识不同。例如，用户A浏览预设页面生成一个第一页面标识，然后，用户A关闭了预设页面，用户A在关闭预设页面后又浏览了预设页面，此时，又生成一个第一页面标识，并且，在这两次浏览产生的第一页面标识不同。

其中，任一用户任意一次分享预设页面的情况下，预设程序产生的分享数据包括：第二页面标识和第二用户标识。其中，第二用户标识表示分享预设页面的用户的标识。第二页面标识为预设页面每次被分享时产生的标识。

需要说明的是，在本实施例中，预设页面在被浏览且被分享时，产生的第二页面标识与第一页面标识相同。即预设页面在任意一次被浏览并且被分享的情况下，在被浏览时预设程序产生的浏览数据中的第一页面标识，与被分享时预设程序生成的分享数据中的第二页面标识相同。

S102、从浏览数据中筛选出浏览时间戳属于预设时间段的浏览数据为待处理浏览数据。

在本实施例中，预设时间段可以为预设的查询周期，具体的，预设时间段的具体内容可以根据实际情况进行设定，本实施例对预设时间段的具体内容作限定。

S103、从分享数据中筛选出分享时间戳属于预设时间段的分享数据为待处理分享数据。

本步骤中的预设时间段与S102中的相同，具体内容可以参考S102，这里不再赘述。

需要说明的是，在本实施例中，S102与S103是可选的步骤。在执行S102和S103后，以下步骤的处理结果是待分析对象在该预设时间段内对预设页面的传播产生的影响力。进而可以根据实际需求，通过对预设时间段的具体内容的设定，进而符合实际分析需求。

在不执行S102和S103的情况下，将S101中获取的浏览数据作为待处理浏览数据，并将S101中获取的分享数据作为待处理分享数据。

还需要说明的是，在实际中，S102和S103的执行顺序可以互换。

S104、以待处理浏览数据中的前置节点标识为纽带，将节点标识进行顺序排列，得到节点标识间的上下级链路关系。

由于每条待处理数据都包括节点标识和前置节点标识，因此，对于S102得到的待处理浏览数据中，以前置节点为纽带，可以得到S102中待处理浏览数据中的节点标识的上下级链路关系。

例如，如下图2所示，为待处理浏览数据中节点标识的上下级链路关系示意图。在图2中，各字母分别代表一条浏览数据中的一个节点标识。对于字母相同但是数字不同的节点标识，表示这些节点标识对应的用户相同，该用户在不同次浏览了预设页面，因此，生成的节点标识中的数字不同。例如，“D1”、“D2”和“D3”这三个节点标识对应的用户是一个用户，该用户分别在三次浏览了预设页面。

从图2中，可以看出，“A”指示的节点是“B1”指示的节点的前置节点，“B1”指示的节点分别是“D1”、“D2”和“D3”分别指示的节点的前置节点。图2中，其他节点标识指示的节点间关系与“A”和“B1”类似，这里不再赘述。

S105、从节点标识间的上下级链路关系中，确定预设数量层级节点标识。

在本实施例中，预设页面任意一次被待分析对象浏览产生一个第一层级节点。第N+1层级内的节点是以第N层级节点为前置节点的节点。

以图2为例，假设A是预设页面任意一次被待分析对象浏览产生的一个第一层级节点的节点标识，则“B1”、“B2”和“C”是第二层级节点标识，同理，“D1”、“D2”、“D3”、“E”、“F”和“G”是第三层级节点标识，“H1”、“H2”、“I”、“J”和“K”是第四层级节点标识。

在本实施例中，预设数量层级可以根据实际需求进行设定，本实施例不对预设数量层级的具体内容作限定。

S106、将预设数量层级节点标识指示的节点，作为多层级节点。

上述S101～S106的目的是：获取节点。该节点包括多层级节点；其中，预设页面任意一次被待分析对象浏览产生一个第一层级节点；任一第N层级节点的用户分享的该预设页面任意一次被浏览产生一个第N+1层级节点，其中，该第N层级节点的用户指触发该第N层级节点产生的用户。

S107、计算获取的节点中各个节点的第一预设指标的值。

在本实施例中，任一节点的第一预设指标的值包括：该节点的访客的数量和该节点的分享用户的数量。其中，该节点的访客表示：以该节点为前置节点的节点对应的用户。该节点的分享用户表示：该节点的访客中分享预设页面的访客。

具体的，计算预设数量层级内的任意一个节点的第一预设指标的值的过程，可以包括以下步骤A1～步骤A3：

A1、从待处理浏览数据中，筛选前置节点标识为该节点的标识的待处理浏览数据为目标浏览数据。

以图2中的“A”指示的节点为例，在本步骤中，从待处理浏览数据中，筛选前置节点标识为“A”的节点标识分别为“B1”、“B2”和“C”，即将前置节点标识为“A”且节点标识为“B1”的待处理浏览数据，前置节点标识为“A”且节点标识为“B2”的待处理浏览数据，以及前置节点标识为“A”且节点标识为“C”的待处理浏览数据，作为目标浏览数据。

A2、将目标浏览数据中互不相同的第一用户标识的数量，作为该节点的访客的数量。

在本步骤中，还以A1中的例子为例，假设三条目标浏览数据中的第一用户标识分别为b、b和c，则目标浏览数据中互不相同的第一用户标识为b和c，即目标浏览数据中互不相同的第一用户标识的数量是2，因此，该节点的访客的数量为2。

A3、将待处理分享数据中满足预设条件的分享数据，作为目标分享数据。

在本步骤中，预设条件包括：第二用户标识与一条目标浏览数据中的第一用户标识相同，且第二页面标识与该条目标浏览数据中的第一页面标识相同。

具体的，对每条目标浏览数据进行处理，以任意一条目标浏览数据为例，介绍具体的处理过程。包括：判断待处理分享数据中是否存在第二用户标识与该目标浏览数据中的第一用户标识相同，并且，第二页面标识与该目标浏览数据中的第一页面标识相同的待处理分享数据，如果存在，则将确定出的待处理分享数据作为一条目标分享数据。按照这个处理过程，从待处理分享数据中确定出目标分享数据。

A4、将目标分享数据中互不相同的第二用户标识的数量，作为该节点的分享用户的数量。

具体的，确定目标分享数据中互不相同的第二用户标识的数量的过程，可以参考A2，这里不再赘述。

S108、基于获取的节点中各个节点的第一预设指标的值，计算待分析对象的第二预设指标的值。

在本步骤中，第二预设指标的值包括：获取的节点的访客的总数量和分享用户的总数量。

具体的，由于获取的节点中的任意一个节点，在A2中将目标浏览数据中互不相同的第一用户标识的数量，作为该节点的访客的数量，将目标分享数据中互不相同的第二用户标识的数量，作为该节点的分享用户的数量。

在本步骤中，获取的节点的访客的总数量的计算方式包括：将获取的节点中的每个节点对应的目标浏览数据中互不相同的第一用户标识中，互不相同的第一用户标识的数量，作为获取的节点的访客的总数量。

在本步骤中，获取的节点的分享用户的总数量的计算方式包括：将获取的节点中每个节点对应的目标分享数据中互不相同的第二用户标识中，互不相同的第二用户标识的数量，作为获取的节点的分享用户的总数量。

为了提高确定待分析对象对预设页面传播的影响力这一结果的准确性，在本实施例中，第二预设指标的值还包括：获取的节点中每层级节点的访客占比和分享用户占比。

其中，获取的节点中的任一层级节点的访客占比表示：该层级节点的访客的总数量占获取的节点的访客的总数量的比值。其中，任一层级节点的访客总数量的计算方式包括：将该层级节点中每个节点的目标浏览数据中互不相同的第一用户标识中，互不相同的第一用户标识的数量，作为该层级节点的访客的总数量。

获取节点中的任一层级节点的分享用户占比表示：该层级节点的分享用户的总数量占获取的节点的分享用户的总数量的比值。其中，任一层级节点的分享用户的总数量的计算方式包括：将该层级节点中每个节点的目标分享数据中互不相同的第二用户标识中，互不相同的第二用户标识的数量，作为该层级节点的分享用户的总数量。

S109、计算获取的节点中各个节点的第三预设指标的值。

在本实施例中，获取节点中任一节点的第三预设指标的值包括：该节点的浏览量和该节点的分享次数。

其中，该节点的浏览量表示：以该节点的标识为前置节点标识的待处理浏览数据的数量，即待处理浏览数据中，前置节点标识为该节点标识的待处理浏览数据的数量。

还以图2中的“A”指示的节点为例，前置节点标识为“A”的节点的节点标识为“B1”、“B2”和“C”，将前置节点标识为“A”节点标识为“B1”，前置节点标识为“A”节点标识为“B2”，以及前置节点标识为“A”节点标识为“C”的待处理浏览数据的数量，作为“A”指示的节点的浏览量。

该节点的分享次数表示：以目标节点的标识为前置节点标识的待处理浏览数据的数量，目标节点为以该节点为前置节点的节点。

还以图2中的“A”指示的节点为例，目标节点的节点标识为“B1”、“B2”和“C”，以目标节点的节点标识为前置节点标识的节点标识为“D1”、“D2”、“D3”、“E”、“F”和“G”，将待处理浏览数据中，节点标识为“D1”前置节点标识为“B1”，节点标识为“D2”前置节点标识为“B1”，节点标识为“D3”前置节点标识为“B1”，节点标识为“E”前置节点标识为“B2”，节点标识为“F”前置节点标识为“B2”，节点标识为“G”前置节点标识为“C”的待处理浏览数据的数量为6，即“A”指示的节点的分享次数为6。

S110、基于获取的节点中各个节点的第三预设指标的值，计算待分析对象的第四预设指标的值。

在本步骤中，第四预设指标的值包括：获取的节点的总浏览量和总分享次数。其中，总浏览量为获取的节点中各个节点的浏览量的和，总分享次数为获取的节点中各个节点的分享次数的和。

需要说明的是，上述S107和S108，可以放在S110之后执行，即S106之后执行S109，再执行S110，再执行S107和S108。

S111、基于获取的节点的第二预设指标的值与第四预设指标的值，确定用于表征待分析对象对预设页面传播的影响力的值。

具体的，本步骤的具体实现方式可以包括：事先设定第二预设指标的值与第四预设指标的值与影响力的值间的对应关系，依据该对应关系，以及通过上述S101～S110确定出的第二预设指标的值和第四预设指标的值，确定影响力的取值，进而，得到待分析对象对预设页面的传播的影响力。当然，本步骤的实现只是一种实现方式，在实际中，还可以存在其他实现方式，本实施例不对具体的实现方式作限定。

需要说明的是，在本实施例中，基于第二预设指标的值与第四预设指标的值，确定影响力的值是一种可选的实现方式，在实际中，还可以基于第二预设指标的值，确定影响力的值。

本申请实施例具有以下有益效果：

有益效果一、

在本申请实施例中，通过在预设页面中添加预设程序，预设程序生成浏览数据和分享数据，从而形成大数据，因此，本申请实施例是基于大数据，筛选出待处理浏览数据和待处理分享数据，进而基于待处理浏览数据和待处理分享数据，确定待分析用户对预设页面传播的影响力。由于是大数据具有随机性和广泛性，因此，筛选出待处理浏览数据和待处理分享数据也具有随机性和广泛性，进而，得到的待分析用户对预设页面传播的影响力更客观。

有益效果二、

在本申请实施例中，依据待分析对象的第二预设指标的值和第四预设指标的值，确定待分析对象对预设页面传播的影响力。由于第二预设指标的值是待分析用户影响的用户的数量层面的指标的值，第四预设指标的值是待分析用户影响的浏览量和分享次数，即第四预设指标的是非用户数量层面的指标的值，因此，确定待分析对象对预设页面传播的影响力所基于的指标更全面，使得得到的影响力结果的准确性更高。

图3为本申请实施例提供的一种信息处理装置，包括：获取模块301、第一计算模块302、第二计算模块303和确定模块304。其中，

获取模块301，用于获取节点；节点包括多层级节点；其中，预设页面任意一次被待分析对象浏览产生一个第一层级节点；任一第N层级节点的用户分享的预设页面任意一次被浏览产生一个第N+1层级节点；该第N层级节点的用户为触发该第N层级节点产生的用户。

第一计算模块302，用于计算节点中每个节点的第一预设指标的值；任一节点的第一预设指标的值包括：该节点的访客的数量和该节点的分享用户的数量。

第二计算模块303，用于基于节点中每个节点的第一预设指标的值，计算待分析对象的第二预设指标的值；第二预设指标的值包括：节点中全部节点的访客的总数量和分享用户的总数量。

确定模块304，用于至少依据待分析对象的第二预设指标的值，确定用于表征待分析对象对预设页面传播的影响力的值。

可选的，在任一第N层级节点的用户分享的预设页面任意一次被浏览产生一个第N+1层级节点的情况下，该第N+1层级节点的前置节点是该第N层级节点；

获取模块301，用于获取节点，包括：

获取模块301，具体用于获取预设页面每次被浏览产生的浏览数据；浏览数据包括：节点标识和前置节点标识；

以浏览数据中的前置节点标识为纽带，将浏览数据中的节点标识进行顺序连接，得到浏览数据中节点标识间的上下级链路关系；

从节点标识间的上下级链路关系中，确定预设数量层级节点标识；

将预设数量层级节点标识指示的节点，作为节点。

可选的，浏览数据还包括：第一用户标识；第一用户标识为浏览预设页面的用户的标识；

第一计算模块302，用于计算节点中任一节点的访客的数量，包括：

第一计算模块302，具体用于从浏览数据中，筛选前置节点标识为该节点的节点标识的浏览数据为目标浏览数据；

将目标浏览数据中互不相同的第一用户标识的数量，作为该节点的访客的数量。

可选的，浏览数据还包括：第一页面标识；第一页面标识为预设页面每次被浏览时产生的标识；不同次浏览预设页面产生的第一页面标识不同；

第一计算模块302，用于计算节点中任一节点的分享用户的数量，包括：

第一计算模块，具体用于获取预设页面每次被分享产生的分享数据；分享数据包括：第二用户标识和第二页面标识；第二用户标识表示分享预设页面的用户的标识；第二页面标识为预设页面每次被分享时产生的标识；预设页面在被浏览且被分享时，产生的第二页面标识与第一页面标识相同；

将分享数据中满足预设条件的分享数据，作为目标分享数据；预设条件包括：第二用户标识与一条目标浏览数据中的第一用户标识相同，且第二页面标识与该条目标浏览数据中的第一页面标识相同；

将目标分享数据中互不相同的第二用户标识的数量，作为该节点的分享用户的数量。

可选的，第二计算模块303计算的第二预设指标的值，还包括：

节点中每层级节点的访客占比和分享用户占比；节点中的任一层级节点的访客占比表示：该层级节点的访客的总数量占节点的访客的总数量的比值；节点中的任一层级节点的分享用户占比表示：该层级节点的分享用户的总数量占节点的分享用户的总数量的比值。

可选的，还包括第三计算模块305，用于在获取节点之后，计算节点中各个节点的第三预设指标的值；任一节点的第三预设指标的值包括：该节点的浏览量和该节点的分享次数；

基于节点中各个节点的第三预设指标的值，计算待分析对象的第四预设指标的值；

第四预设指标的值包括：节点中各个节点的总浏览量和总分享次数；总浏览量为节点中各个节点的浏览量的和；总分享次数为节点中各个节点的分享次数的和。

可选的，确定模块304，用于至少依据待分析对象的第二预设指标的值，确定用于表征待分析对象对预设页面传播的影响力的值，包括：

确定模块304，具体用于依据待分析对象的第二预设指标的值和第四预设指标的值，确定用于表征待分析对象对预设页面传播的影响力的值。

所述信息处理装置包括处理器和存储器，上述获取模块、第一计算模块、第二计算模块和确定模块等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来能够准确计算待分析对象在预设页面的传播上产生的影响力。

本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述信息处理方法。

本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述信息处理方法。

本发明实施例提供了一种设备，如图4所示，设备包括至少一个处理器、以及与处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，处理器、存储器通过总线完成相互间的通信；处理器用于调用存储器中的程序指令，以执行上述的信息处理方法。本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：

获取节点；所述节点包括多层级节点；其中，预设页面任意一次被待分析对象浏览产生一个第一层级节点；任一第N层级节点的用户分享的所述预设页面任意一次被浏览产生一个第N+1层级节点；该第N层级节点的用户为触发该第N层级节点产生的用户；

计算所述节点中每个节点的第一预设指标的值；任一节点的所述第一预设指标的值包括：该节点的访客的数量和该节点的分享用户的数量；

基于所述节点中每个节点的第一预设指标的值，计算所述待分析对象的第二预设指标的值；所述第二预设指标的值包括：所述节点中全部节点的访客的总数量和分享用户的总数量；

至少依据所述待分析对象的第二预设指标的值，确定用于表征所述待分析对象对所述预设页面传播的影响力的值。

可选的，在任一第N层级节点的用户分享的所述预设页面任意一次被浏览产生一个第N+1层级节点的情况下，该第N+1层级节点的前置节点是该第N层级节点；

所述获取节点，包括：

获取所述预设页面每次被浏览产生的浏览数据；所述浏览数据包括：节点标识和前置节点标识；

以所述浏览数据中的前置节点标识为纽带，将所述浏览数据中的节点标识进行顺序连接，得到所述浏览数据中节点标识间的上下级链路关系；

从所述节点标识间的上下级链路关系中，确定预设数量层级节点标识；

将所述预设数量层级节点标识指示的节点，作为所述节点。

可选的，所述浏览数据还包括：第一用户标识；所述第一用户标识为浏览所述预设页面的用户的标识；

计算所述节点中任一节点的访客的数量，包括：

从所述浏览数据中，筛选前置节点标识为该节点的节点标识的浏览数据为目标浏览数据；

将所述目标浏览数据中互不相同的第一用户标识的数量，作为该节点的访客的数量。

可选的，所述浏览数据还包括：第一页面标识；所述第一页面标识为所述预设页面每次被浏览时产生的标识；不同次浏览所述预设页面产生的第一页面标识不同；

计算所述节点中任一节点的分享用户的数量，包括：

获取所述预设页面每次被分享产生的分享数据；所述分享数据包括：第二用户标识和第二页面标识；所述第二用户标识表示分享所述预设页面的用户的标识；所述第二页面标识为所述预设页面每次被分享时产生的标识；所述预设页面在被浏览且被分享时，产生的所述第二页面标识与所述第一页面标识相同；

将所述分享数据中满足预设条件的分享数据，作为目标分享数据；所述预设条件包括：第二用户标识与一条目标浏览数据中的第一用户标识相同，且第二页面标识与该条目标浏览数据中的第一页面标识相同；

将所述目标分享数据中互不相同的第二用户标识的数量，作为该节点的分享用户的数量。

可选的，所述第二预设指标的值还包括：

所述节点中每层级节点的访客占比和分享用户占比；所述节点中的任一层级节点的访客占比表示：该层级节点的访客的总数量占所述节点的访客的总数量的比值；所述节点中的任一层级节点的分享用户占比表示：该层级节点的分享用户的总数量占所述节点的分享用户的总数量的比值。

可选的，在所述获取节点之后，还包括：

计算所述节点中各个节点的第三预设指标的值；任一节点的所述第三预设指标的值包括：该节点的浏览量和该节点的分享次数；

基于所述节点中各个节点的第三预设指标的值，计算所述待分析对象的第四预设指标的值；

所述第四预设指标的值包括：所述节点中各个节点的总浏览量和总分享次数；所述总浏览量为所述节点中各个节点的浏览量的和；所述总分享次数为所述节点中各个节点的分享次数的和。

可选的，所述至少依据所述待分析对象的第二预设指标的值，确定用于表征待分析对象对预设页面传播的影响力的值，包括：

依据所述待分析对象的第二预设指标的值和第四预设指标的值，确定用于表征所述待分析对象对所述预设页面传播的影响力的值。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、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。

在一个典型的配置中，设备包括一个或多个处理器(CPU)、存储器和总线。设备还可以包括输入/输出接口、网络接口等。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，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、商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、商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，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：

获取节点；所述节点包括多层级节点；其中，预设页面任意一次被待分析对象浏览产生一个第一层级节点；任一第N层级节点的用户分享的所述预设页面任意一次被浏览产生一个第N+1层级节点；该第N层级节点的用户为触发该第N层级节点产生的用户；

计算所述节点中每个节点的第一预设指标的值；任一节点的所述第一预设指标的值包括：该节点的访客的数量和该节点的分享用户的数量；

基于所述节点中每个节点的第一预设指标的值，计算所述待分析对象的第二预设指标的值；所述第二预设指标的值包括：所述节点中全部节点的访客的总数量和分享用户的总数量；

至少依据所述待分析对象的第二预设指标的值，确定用于表征所述待分析对象对所述预设页面传播的影响力的值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在任一第N层级节点的用户分享的所述预设页面任意一次被浏览产生一个第N+1层级节点的情况下，该第N+1层级节点的前置节点是该第N层级节点；

所述获取节点，包括：

获取所述预设页面每次被浏览产生的浏览数据；所述浏览数据包括：节点标识和前置节点标识；

以所述浏览数据中的前置节点标识为纽带，将所述浏览数据中的节点标识进行顺序连接，得到所述浏览数据中节点标识间的上下级链路关系；

从所述节点标识间的上下级链路关系中，确定预设数量层级节点标识；

将所述预设数量层级节点标识指示的节点，作为所述节点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述浏览数据还包括：第一用户标识；所述第一用户标识为浏览所述预设页面的用户的标识；

计算所述节点中任一节点的访客的数量，包括：

从所述浏览数据中，筛选前置节点标识为该节点的节点标识的浏览数据为目标浏览数据；

将所述目标浏览数据中互不相同的第一用户标识的数量，作为该节点的访客的数量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述浏览数据还包括：第一页面标识；所述第一页面标识为所述预设页面每次被浏览时产生的标识；不同次浏览所述预设页面产生的第一页面标识不同；

计算所述节点中任一节点的分享用户的数量，包括：

获取所述预设页面每次被分享产生的分享数据；所述分享数据包括：第二用户标识和第二页面标识；所述第二用户标识表示分享所述预设页面的用户的标识；所述第二页面标识为所述预设页面每次被分享时产生的标识；所述预设页面在被浏览且被分享时，产生的所述第二页面标识与所述第一页面标识相同；

将所述分享数据中满足预设条件的分享数据，作为目标分享数据；所述预设条件包括：第二用户标识与一条目标浏览数据中的第一用户标识相同，且第二页面标识与该条目标浏览数据中的第一页面标识相同；

将所述目标分享数据中互不相同的第二用户标识的数量，作为该节点的分享用户的数量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二预设指标的值还包括：

所述节点中每层级节点的访客占比和分享用户占比；所述节点中的任一层级节点的访客占比表示：该层级节点的访客的总数量占所述节点的访客的总数量的比值；所述节点中的任一层级节点的分享用户占比表示：该层级节点的分享用户的总数量占所述节点的分享用户的总数量的比值。

6.根据权利要求2或5所述的方法，其特征在于，在所述获取节点之后，还包括：

计算所述节点中各个节点的第三预设指标的值；任一节点的所述第三预设指标的值包括：该节点的浏览量和该节点的分享次数；

基于所述节点中各个节点的第三预设指标的值，计算所述待分析对象的第四预设指标的值；

所述第四预设指标的值包括：所述节点中各个节点的总浏览量和总分享次数；所述总浏览量为所述节点中各个节点的浏览量的和；所述总分享次数为所述节点中各个节点的分享次数的和。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述至少依据所述待分析对象的第二预设指标的值，确定用于表征待分析对象对预设页面传播的影响力的值，包括：

依据所述待分析对象的第二预设指标的值和第四预设指标的值，确定用于表征所述待分析对象对所述预设页面传播的影响力的值。

8.一种信息处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取节点；所述节点包括多层级节点；其中，预设页面任意一次被待分析对象浏览产生一个第一层级节点；任一第N层级节点的用户分享的所述预设页面任意一次被浏览产生一个第N+1层级节点；该第N层级节点的用户为触发该第N层级节点产生的用户；

第一计算模块，用于计算所述节点中每个节点的第一预设指标的值；任一节点的所述第一预设指标的值包括：该节点的访客的数量和该节点的分享用户的数量；

第二计算模块，用于基于所述节点中每个节点的第一预设指标的值，计算所述待分析对象的第二预设指标的值；所述第二预设指标的值包括：所述节点中全部节点的访客的总数量和分享用户的总数量；

确定模块，用于至少依据所述待分析对象的第二预设指标的值，确定用于表征所述待分析对象对所述预设页面传播的影响力的值。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1-7任意一项权利要求所述的信息处理方法。

10.一种设备，其特征在于，所述设备包括至少一个处理器、以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行如权利要求1-7中任一项所述的信息处理方法。

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