CN113139124A - 基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法及终端 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法及终端，先获取用户的搜索内容和选择的预设分类，将检索到的包括所述搜索内容在内且属于预设分类的所有公众号作为待选公众号，通过将待选公众号在预设统计周期内已发布内容的平均点赞数和平均阅读数之比、单篇最大阅读数和平均阅读数归一化处理后的和值、原创文章数和文章总数之比以及在所述预设分类中的排名比的加权平均值作为一个参考指标，在待选公众号中选出近期在传播力、内容质量以及影响力等综合能力上表现好的公众号，以供用户选择，能够更好地对公众号的综合能力进行分析处理，为用户挑选价值更高的公众号用于高效地传播自媒体内容或获取优质的自媒体内容，提升用户的满意度。

Description

基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法及终端

技术领域

本发明涉及自媒体技术领域，特别涉及基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法及终端。

背景技术

随着互联网技术地不断发展，自媒体行业的应用的越来越广泛。许多自媒体从业人员、广告商等用户需要通过互联网将自己的一些自媒体内容传播出去或者获取自己想要的内容。但是，在互联网上信息的传播渠道多种多样。光是一些负责发布推文的公众号的数量就成千上万，种类繁多。现有的一些搜索平台对于公众号的筛选方式单一。用户们在众多的公众号之中找到的公众号往往不能让自己满意。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法及终端，对用户搜索的公众号内容进行价值评估，使得用户们能够找到令自己满意的公众号。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法，包括如下步骤：

S1、获取用户的搜索内容和选择的预设分类，检索包括所述搜索内容在内且属于所述预设分类的所有公众号，作为待选公众号；

S2、计算所述待选公众号在预设统计周期内所有已发布内容的平均点赞数和平均阅读数之比、单篇最大阅读数和平均阅读数归一化处理后的和值、原创文章数和文章总数之比以及在所述预设分类中的排名比的加权平均值，得到预设指标数，根据每个所述待选公众号所对应的所述预设指标数的大小将所有所述待选公众号进行排列，得到所述待选公众号组；

S3、将所述待选公众号组反馈给用户，以供用户选择。

为了解决上述技术问题，本发明采用的另一技术方案为：

基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的终端，包括存储器、处理器及存储在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计算机程序时实现以下步骤：

S1、获取用户的搜索内容和选择的预设分类，检索包括所述搜索内容在内且属于所述预设分类的所有公众号，作为待选公众号；

S2、计算所述待选公众号在预设统计周期内所有已发布内容的平均点赞数和平均阅读数之比、单篇最大阅读数和平均阅读数归一化处理后的和值、原创文章数和文章总数之比以及在所述预设分类中的排名比的加权平均值，得到预设指标数，根据每个所述待选公众号所对应的所述预设指标数的大小将所有所述待选公众号进行排列，得到所述待选公众号组；

S3、将所述待选公众号组反馈给用户，以供用户选择。

综上所述，本发明的有益效果在于：提供基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法及终端，在用户搜索公众号时，通过将待选公众号在预设统计周期内已发布内容的平均点赞数和平均阅读数之比、单篇最大阅读数和平均阅读数归一化处理后的和值、原创文章数和文章总数之比以及在所述预设分类中的排名比的加权平均值作为一个参考指标，在符合用户搜索内容和设置的预设类别的待选公众号中选出近期在传播力、内容质量以及影响力等综合能力上表现好的公众号，以供用户选择，能够更好地对公众号的综合能力进行分析处理，为用户挑选价值更高的公众号用于高效地传播自媒体内容或获取优质的自媒体内容，提升用户的满意度。

附图说明

图1为本发明实施例的基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法的步骤示意图；

图2为本发明实施例的基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法的用户搜索功能的界面设计示意图；

图3为本发明实施例的基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法的待选公众号组排列示意图；

图4为本发明实施例的基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法的待选公众号信息对比示意图；

图5为本发明实施例的基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法的待选公众号的预估粉丝数的对比示意图；

图6为本发明实施例的基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法的待选公众号的预估广告价值的对比示意图；

图7为本发明实施例的基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法的公众号监测功能的界面设计示意图；

图8为本发明实施例的基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法的广告文章监测功能的界面设计示意图；

图9为本发明实施例的基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法的电商商品搜索功能的界面设计示意图；

图10为本发明实施例的基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的终端的系统框图。

标号说明：

1、基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的终端；2、处理器；3、存储器。

具体实施方式

为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。

请参照图1至图9，基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法，包括如下步骤：

S1、获取用户的搜索内容和选择的预设分类，检索包括所述搜索内容在内且属于所述预设分类的所有公众号，作为待选公众号；

S2、计算所述待选公众号在预设统计周期内所有已发布内容的平均点赞数和平均阅读数之比、单篇最大阅读数和平均阅读数归一化处理后的和值、原创文章数和文章总数之比以及在所述预设分类中的排名比的加权平均值，得到预设指标数，根据每个所述待选公众号所对应的所述预设指标数的大小将所有所述待选公众号进行排列，得到所述待选公众号组；

S3、将所述待选公众号组反馈给用户，以供用户选择。

从上述描述可知，本发明的有益效果在于：提供基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法，在用户搜索公众号时，通过将待选公众号在预设统计周期内已发布内容的平均点赞数和平均阅读数之比、单篇最大阅读数和平均阅读数归一化处理后的和值、原创文章数和文章总数之比以及在所述预设分类中的排名比的加权平均值作为一个参考指标，在符合用户搜索内容和设置的预设类别的待选公众号中选出近期在传播力、内容质量以及影响力等综合能力上表现好的公众号，以供用户选择，能够更好地对公众号的综合能力进行分析处理，为用户挑选价值更高的公众号用于高效地传播自媒体内容或获取优质的自媒体内容，提升用户的满意度。

进一步地，所述计算所述待选公众号在预设统计周期内的已发布内容的平均点赞数和平均阅读数之比、单篇最大阅读数和平均阅读数归一化处理后的和值、原创文章数和文章总数之比以及在所述预设分类中的排名比的加权平均值，得到预设指标数具体为：

计算所述待选公众号在所述预设统计周期内已发布内容中点赞总数与文章总数加1后的值相除的结果以及阅读总数与文章总数加1后的值相除的结果，对应得到平均点赞数和平均阅读数，计算所述平均点赞数和所述平均阅读数均以10为底的对数值之比，得到第一指标值；

计算所述待选公众号在所述预设统计周期内已发布内容中单篇最大阅读数和所述平均阅读数归一化处理后的和值以100001为底的对数值，得到第二指标值；

计算所述待选公众号在所述预设统计周期内已发布内容中原创文章数和文章总数加1后的数值的比值以2为底的对数值，得到第三指标值；

计算所述待选公众号在所述预设分类中的排名值的倒数值加1后的数以2为底的对数值，得到第四指标值；

计算所述第一指标值、所述第二指标值、所述第三指标值和所述第四指标值的加权平均值乘以预设潜力值的结果，得到所述预设指标数；

所述预设潜力值具体为：

判断所述预设统计周期内已发布内容中文章篇数是否小于2，若是，则所述预设潜力值为第一预设值，否则，将所述待选公众号在所述预设统计周期内的已发布内容中的每篇文章的阅读数以最小二乘法进行拟合计算，得到拟合直线；

若所述拟合直线的斜率大于0，则所述预设潜力值为第二预设值；

若所述拟合直线的斜率等于0，则所述预设潜力值为第一预设值；

若所述拟合直线的斜率小于0，则所述预设潜力值为第三预设值。

从上述描述可知，上述内容为预设指标数的具体计算方法。预设指标数主要由第一指标值、第二指标值、第三指标值和第四指标值构成。第一指标数为平均点赞数和平均阅读数的比值，其代表了待选公众号在预设统计周期内发布的推文内容与浏览这些内容的群众之间的互动情况。待选公众号的第一指标越高，说明其推文内容越受群众欢迎，其文章质量也就越好。第二指标则代表了待选公众号的文章内容传播的广泛程度，其包括了单篇最大阅读数和平均阅读数两个内容。单篇最大阅读数展现待选公众号的发文的最高传播力度。平均阅读数则展现了待选公众号的发文的整体传播力度。第三指标表示待选公众号的原创能力。待选公众号的发文内容中原创文章越多，说明其运营者的创造力越强。第四指标表示待选公众号在目前的分类中的排名情况。第四指标越大，说明其排名越靠前，也就是说该公众号的质量更好。由此可见，预设指标数从不同维度出发，综合地评估了一个公众号的能力价值。并且，预设指标数的大小还受预设潜力值的影响。预设潜力值由待选公众号的不同文章的阅读数之间的变化情况所决定。拟合直线代表了其阅读量的走势变化，影响预设潜力值的大小，即影响了预设指标数值的大小。可见，预设指标数不仅对待选公众号展现出来的能力进行评估，还综合考虑了待选公众号发展的潜力值，为用户提供了一个较为全面的公众号价值评估，以供用户参考。

进一步地，所述步骤S3之后还包括：

S4、接收用户的对比指令；

S5、对被用户选中的所有所述待选公众号进行信息对比，得到对比结果，所述对比结果包括预设指标数和预估粉丝数；

S6、将所述对比结果反馈给用户。

从上述描述可知，除了对待选公众号进行重新排名，还以供公众号之间的信息对比功能。对于用户选中的待选公众号进行了包括预设指标数和预估粉丝数的信息对比，以便于用户了解不同的待选公众号之间的差异，做出让自己满意的选择。

进一步地，所述步骤S4之后以及所述步骤S5之前还包括：

计算所述待选公众号在所述预设统计周期内的所有头条文章的平均阅读数并作为头条平均阅读数；

判断所述头条平均阅读数是否小于预设阅读数，若是，则所述预估粉丝数等于所述头条平均阅读数与近期打开率的比值加上第一评估值后乘以第一系数的数值大小，否则，所述预估粉丝数等于所述头条平均阅读数与所述近期打开率的比值乘以第二系数的结果与所述第一评估值乘以第三系数的结果相加得到的数值大小；

所述第一评估值为所述待选公众号在所述预设统计周期内的所有头条文章的当前平均阅读数或点阅比与所述近期打开率的比值乘以所有头条文章的当前平均阅读数与所有非头条文章的当前平均阅读数的对数比；

所述近期打开率为行业样本数据的真实粉丝数除以其在预设天数内的所有头条文章的平均阅读数的结果；

所述点阅比为所述行业样本数据在所述预设天数内的所有头条文章的平均阅读数除以平均点赞数的结果。

从上述描述可知，上述为预估粉丝数的计算方法。预估粉丝数主要由待选公众号的头条文章的头条平均阅读数和当前平均阅读数以及非头条文章的当前平均阅读数来决定。待选公众号的头条文章的平均阅读人数和当前的阅读人数越多，则认为该待选公众号拥有的粉丝数量会上涨，也就是预估粉丝数越大。

进一步地，所述对比结果还包括预估头条广告价值和预估次条广告价值，所述步骤S4之后以及所述步骤S5之前还包括：

计算位置平均阅读数以10001为底的对数值先后依次乘以所述预估粉丝数和粉丝价值等级的对数比、所述粉丝价值等级、位置系数以及最终单价的结果，作为所述预估广告价值，所述预估广告价值为预估头条广告价值或所述预估次条广告价值；

所述位置平均阅读数具体为：

计算所述待选公众号在所述预设统计周期内发布且处于预设位置的所有广告文章的平均阅读数为位置平均阅读数，所述预设位置为头条位置、次条位置或其他位置；

若所述预设位置为头条位置，则所述预估广告价值为所述预估头条广告价值；

若所述预设位置为次条位置，则所述预估广告价值为所述预估次条广告价值；

所述位置系数具体为：

若所述预设位置为头条位置，则设置位置系数为1；

若所述预设位置为次条位置，则设置所述位置系数为0.45；

若所述预设位置为其他位置，则设置所述位置系数为0.15；

所述粉丝价值等级具体为：

若所述头条平均阅读数大于或等于50000，则设置粉丝价值等级为1000000；

若所述头条平均阅读数小于50000且对于或等于10000，则设置所述粉丝价值等级为460000；

若所述头条平均阅读数小于10000且大于或等于5000，则设置所述粉丝价值等级为130000；

若所述头条平均阅读数小于5000，则设置所述粉丝价值等级为50000；

所述最终单价具体为：

设置所述最终单价为第一预设比例乘以指标值；

所述指标值为第二预设比例乘以阅读指标、第三预设比例乘以打开率指标、第四预设比例乘以粉丝指标以及第五预设比例乘以账号收益指标相加起来的结果；

所述阅读指标具体为：

计算所述待选公众号在所述预设统计周期内所有已发布内容的总阅读数加1的数值与预设标准阅读数之间的对数比，作为所述阅读指标，所述预设标准阅读数的大小为预设统计周期乘以800000后加1的数值；

所述打开率指标具体为：

计算所述头条平均阅读数与所述预估粉丝数的比值与100的乘积结果；

若乘积结果大于或等于5，则设置所述打开率指标为1；

若乘积结果小于5且大于或等于4，则设置所述打开率指标为0.95；

若乘积结果小于4且大于或等于3.则设置所述打开率指标为0.9；

若乘积结果小于3且大于或等于2，则设置所述打开率指标为0.85；

若乘积结果小于2，则设置所述打开率指标为0.8；

所述粉丝指标具体为：

计算所述待选公众号的男女粉丝占比；

若女性占比大于或等于80％，则设置所述粉丝指标为1；

若女性占比小于80％且大于或等于60％，则设置所述粉丝指标为0.95；

若女性占比小于60％且大于或等于40％，则设置所述粉丝指标为0.9；

若女性占比小于40％，则设置所述粉丝指标为0.8；

所述账号收益指标具体为：

计算所述待选公众号在所述预设统计周期内发布的所有广告文章的平均阅读数；

若平均阅读数大于或等于50000，则设置所述账号收益指标为4；

若平均阅读数小于50000且大于或等于1000，则设置所述账号收益指标为3.8；

若平均阅读数小于1000且大于或等于5000，则设置所述账号收益指标为3.4；

若平均阅读数小于5000，则设置所述账号收益指标为3。

从上述描述可知，不同的公众号之间的信息对比还包括了比对预估头条广告价值和预估次条广告价值。这有益于一些广告商等用户判断哪一个待选公众号更值得自己去投放广告或者获取一些优质的广告内容。预估广告价值主要包括位置平均阅读数、预估粉丝数、粉丝价值等级、位置系数以及最终单价这几个方面的内容。位置平均阅读数则是根据广告位置的不同计算广告文章的平均阅读数，其数值越高，说明该公众号的广告文章越受欢迎。粉丝价值等级随着头条平均阅读数而增长。位置系数则是根据广告文章的位置来确定。头条位置的广告文章比次位置或其他位置的广告文章在位置上的价值更高。最后单价综合了阅读指标、打开率指标、粉丝指标和账号收益指标来确定大小，对应按照第二比例系数、第三比例系数、第四比例系数和第五比例系数调整各个指标占有的比重，还依据第一比例系数调节自身对于预估广告价值的大小的影响力。预估广告价值从多方面综合地对公众号的广告价值进行评估，还会根据公众号近期的数据变化做出相应调整，使得用户能够实时地把握住待选公众号的广告价值变化，辅助用户选择让自己满意的公众号。

进一步地，所述预设统计周期为30天。

从上述描述可知为，各种评估数据的变化均是根据待选公众号在30天内的数据变化情况得到，其实时性强，数据采集的时间跨度够长，评估结果也更为准确。

进一步地，所述第一预设比例为1或0.3，所述第二预设比例为0.3，所述第三预设比例为0.2，所述第四预设比例为0.2，所述第五预设比例为0.2。

从上述描述可知，上述为第一预设比例等数据的具体取值。第一预设比例分为1或0.3两种，使得最终单价在预估广告价值中的大小影响有明显差异。用户若更多地关注待选公众号自身基础的综合能力，可提高最终单价的影响力，进而对应地得到预估广告价值作为参考。

进一步地，所述待选公众号组中所有所述待选公众号的排列方式为按照对应的所述预设指标数从大到小排列。

从上述描述可知，对于反馈给用户的结果，预设指标数最高的待选公众号排列在第一位，突出显示，引导用户选择综合表现更好地公众号。

进一步地，所述步骤S4还包括：

接收用户的监测指令；

若接收到用户的监测指令，则根据预设的监测时长和监测频率监测用户选择的所述待选公众号是否发文，若是，则通知用户，否则继续监测；

所述监测时长为用户自定义的时长，所述监测频率为每小时进行一次监测。

从上述描述可知，除了不同待选公众号之间的信息对比，还设有公众号监测功能。用户能够选择自己比较关注的公众号进行监测。监测的时长按照用户自定义来设计。每当监测到待选公众号发文，便可以立即通知用户，以便于用户及时地查看发文内容。

请参照图10，基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的终端1，包括存储器3、处理器2及存储在存储器3上并可在所述处理器2上运行的计算机程序，所述处理器2执行所述计算机程序时实现以下步骤：

S1、获取用户的搜索内容和选择的预设分类，检索包括所述搜索内容在内且属于所述预设分类的所有公众号，作为待选公众号；

S2、计算所述待选公众号在预设统计周期内所有已发布内容的平均点赞数和平均阅读数之比、单篇最大阅读数和平均阅读数归一化处理后的和值、原创文章数和文章总数之比以及在所述预设分类中的排名比的加权平均值，得到预设指标数，根据每个所述待选公众号所对应的所述预设指标数的大小将所有所述待选公众号进行排列，得到所述待选公众号组；

S3、将所述待选公众号组反馈给用户，以供用户选择。

从上述描述可知，本发明的有益效果在于：提供基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的终端，在用户搜索公众号时，通过将待选公众号在预设统计周期内已发布内容的平均点赞数和平均阅读数之比、单篇最大阅读数和平均阅读数归一化处理后的和值、原创文章数和文章总数之比以及在所述预设分类中的排名比的加权平均值作为一个参考指标，在符合用户搜索内容和设置的预设类别的待选公众号中选出近期在传播力、内容质量以及影响力等综合能力上表现好的公众号，以供用户选择，能够更好地对公众号的综合能力进行分析处理，为用户挑选价值更高的公众号用于高效地传播自媒体内容或获取优质的自媒体内容，提升用户的满意度。

请参照图1至图3，本发明的实施例一为：

基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法，如图1所示，包括如下步骤：

S1、获取用户的搜索内容和选择的预设分类，检索包括搜索内容在内且属于预设分类的所有公众号，作为待选公众号。

在本实施例中，如图2所示，用户可在搭建在互联网上的自媒体内容平台进行公众号搜索。搜索的方式包括关键词搜索和高级选项搜索。预设分类则为高级选项中的可选择的分类。具体地，预设分类包括行业分类、地区分类和原创分类三种。除此之外，高级选项中还可以通过勾选注册时间、行业月榜排名、最近发文时间等进行筛选分类，以便于缩小待选公众号的检索范围，把握住用户想要的搜索方向。

S2、计算待选公众号在预设统计周期内所有已发布内容的平均点赞数和平均阅读数之比、单篇最大阅读数和平均阅读数归一化处理后的和值、原创文章数和文章总数之比以及在预设分类中的排名比的加权平均值，得到预设指标数，根据每个待选公众号所对应的预设指标数的大小将所有待选公众号进行排列，得到待选公众号组。

在本实施例中，预设指标数的具体计算过程为：

首先，计算待选公众号在预设统计周期内已发布内容中点赞总数与文章总数加1后的值相除的结果以及阅读总数与文章总数加1后的值相除的结果，对应得到平均点赞数和平均阅读数，计算平均点赞数和平均阅读数均以10为底的对数值之比，得到第一指标值，其对应的计算公式如下：

W1＝ln(SUM(like_num)/n+1)/ln(SUM(read_num)/n+1)

其中，W1表示第一指标数；SUM(like_num)表示点赞总数；SUM(read_num)表示阅读总数；n表示文章总数。

其次，计算待选公众号在预设统计周期内已发布内容中单篇最大阅读数和平均阅读数归一化处理后的和值以100001为底的对数值，得到第二指标值，其对应的计算公式如下：

W2＝50％×ln(MAX(read_num)+1)+50％×ln(SUM(like_num)/n+1)/ln100001

其中，W2表示第二指标数；MAX(read_num)表示单篇最大阅读数。

再次，计算待选公众号在预设统计周期内已发布内容中原创文章数和文章总数加1后的数值的比值以2为底的对数值，得到第三指标值，其对应的计算公式如下：

W3＝ln(SUM(is_original)/n+1)/ln2

其中，W3表示第三指标数；SUM(is_original表示原创文章数。

然后，计算待选公众号在预设分类中的排名值的倒数值加1后的数以2为底的对数值，得到第四指标值，其对应的计算公式如下：

W4＝ln((1/RANK)+1))/ln2

其中，W4表示第四指标数；RANK表示排名值。

最后，计算第一指标值、第二指标值、第三指标值和第四指标值的加权平均值乘以预设潜力值的结果，得到预设指标数，其表达式如下：

FBI＝(a1×W1+a2×W2+a3×W3+a4×W4)×D×1000

其中，FBI表示预设指标数；a1～a4一一对应表示为W1～W4的权值；D表示预设潜力值。D的取值方法为：判断预设统计周期内已发布内容中文章篇数是否小于2，若是，则预设潜力值为1，否则，将待选公众号在预设统计周期内的已发布内容中的每篇文章的阅读数以最小二乘法进行拟合计算，得到拟合直线；若拟合直线的系数大于0，则预设潜力值为第一预设值；若拟合直线的系数等于0，则预设潜力值为第二预设值；若拟合直线的系数小于0，则预设潜力值为第三预设值。由此可见，预设潜力值根据待选公众号的发布的文章的阅读数变化来确定。具体地，第一预设值的取值可为1、第二预设值的取值为1.2。第三预设值的取值为0.8。预设潜力值为1时，说明待选公众号只发了一篇文章或每一篇的文章的阅读数，即拟合直线的斜率为0。预设潜力值为1.2时，说明待选公众号每篇文章的阅读数处于上升趋势，即拟合直线的斜率大于0。换言之，待选公众号的每次的发文内容有越来越多的人在阅读，其受欢迎程度逐渐提高，发展潜力大。反之，预设潜力值为0.8时，待选公众号每篇文章的阅读数处于下降趋势，即拟合直线的斜率小于0。待选公众号逐渐变得不受欢迎。

在本实施例中，预设指标数结合了上述第一指标数等多方面的内容，对待选公众号的综合能力做出了评估，其对于用户如何选择质量更高的公众号有着很大的参考价值。并且，预设统计周期可选为30天。在其他等他实施例中，还可以使选择其他的时间长度进行数据采集和评估。

S3、将待选公众号组反馈给用户，以供用户选择。

在本实施例中，如图3所示，待选公众号组中所有待选公众号的排列方式为按照对应的预设指标数从大到小排列。这样，用户就可以根据预设指标数，也就是图3中的飞博指数，来选择优质的待选公众号。

请参照图4和图5，本发明的实施例二为：

基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法，在上述实施例一的基础上，如图4和图5所示，步骤S3之后还包括：

S4、接收用户的对比指令；

S5、对被用户选中的所有待选公众号进行信息对比，得到对比结果，对比结果包括预设指标数和预估粉丝数。

S6、将对比结果反馈给用户。

在本实施例中，如图4和图5所示，包括了不同的公众号进行信息对比的内容。用户可以选取自己想要进行对比的公众号并点击开始对比。每次选取的公众号可以是2到5个不等。对比的信息内容包括公众号的头像、名称、微信号、飞博指数、运营主体、行业排名、运营地区、注册时间、微信认证、预估粉丝数和广告文章数量。信息对比能够使得用户清楚了解不同的公众号之间的差异，从而做出自己想要的选择。

在本实施例中，预估粉丝数的具体计算过程如下：

计算待选公众号在预设统计周期内的所有头条文章的平均阅读数并作为头条平均阅读数。判断头条平均阅读数是否小于预设阅读数，若是，则预估粉丝数等于头条平均阅读数与近期打开率的比值加上第一评估值后乘以第一系数的数值大小，其表达式是如下：

预估粉丝数＝(头条平均阅读数/近期打开率+第一评估值)×第一系数

其中，第一系数具体可设置为0.5。

否则，预估粉丝数等于头条平均阅读数与近期打开率的比值乘以第二系数的结果与第一评估值乘以第三系数的结果相加得到的数值大小，其表达式如下：

预估粉丝数＝(头条平均阅读数/近期打开率)×第二系数+第一评估值×第三系数

其中，第二系数取值为0.4；第三系数取值为0.6。

上述表达式中，第一评估值具体为待选公众号在预设统计周期内的所有头条文章的当前平均阅读数或点阅比与近期打开率的比值乘以所有头条文章的当前平均阅读数与所有非头条文章的当前平均阅读数的对数比，其表达式子如下：

第一评估值＝头条文章的当前平均阅读数或点阅比/近期打开率+[ln(头条文章的当前平均阅读数)/ln(非头条文章的当前平均阅读数)]

上述表达式中，近期打开率为行业样本数据的真实粉丝数除以其在预设天数内的所有头条文章的平均阅读数的结果。点阅比为行业样本数据在预设天数内的所有头条文章的平均阅读数除以平均点赞数的结果。其中，预设天数为30天。在本实施例中，上述计算得到的是对待选公众号预估的一个活跃粉丝数，其数值随着每次计算的数据不同而发生改变，并不代表待选公众号后台的总粉丝数量。

请参照图6，本发明的实施例三为：

基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法，在上述实施例一或二的基础上，如图6所示，对比结果还包括预估头条广告价值和预估次条广告价值，步骤S4之后以及步骤S5之前还包括：

计算位置平均阅读数以10001为底的对数值先后依次乘以预估粉丝数和粉丝价值等级的对数比、粉丝价值等级、位置系数以及最终单价的结果，作为预估广告价值，预估广告价值为预估头条广告价值或预估次条广告价值，其表达式如下：

预估广告价值＝[ln(位置平均阅读数)/ln100001]×[ln(预估粉丝数)/ln(粉丝价值等级)]×粉丝价值等级×位置系数×最终单价

其中，位置平均阅读数的具体取值过程为：计算待选公众号在预设统计周期内发布且处于预设位置的所有广告文章的平均阅读数为位置平均阅读数，预设位置为头条位置、次条位置或其他位置；若预设位置为头条位置，则预估广告价值为预估头条广告价值；若预设位置为次条位置，则预估广告价值为预估次条广告价值。

其中，位置系数的具体取值过程为：若预设位置为头条位置，则设置位置系数为1；若预设位置为次条位置，则设置位置系数为0.45；若预设位置为其他位置，则设置位置系数为0.15。

进一步地，粉丝价值等级的具体取值过程为：若头条平均阅读数大于或等于50000，则设置粉丝价值等级为1000000；若头条平均阅读数小于50000且对于或等于10000，则设置粉丝价值等级为460000；若头条平均阅读数小于10000且大于或等于5000，则设置粉丝价值等级为130000；若头条平均阅读数小于5000，则设置粉丝价值等级为50000。

进一步地，最终单价具体设计过程为：设置最终单价为第一预设比例乘以指标值，其表达式如下：

最终单价＝第一预设比例×指标值

其中，第一预设比例的取值可选为1或者0.3。第一预设比例的取值大小不同决定了最终单价在预估广告价值中的影响力的大小。

指标值为第二预设比例乘以阅读指标、第三预设比例乘以打开率指标、第四预设比例乘以粉丝指标以及第五预设比例乘以账号收益指标相加起来的结果，其表达式如下：

指标值＝第二预设比例×阅读指标+第三预设比例×打开率指标+第四预设比例×粉丝指标+第五预设比例×账号收益指标

其中，第二预设比例、第三预设比例、第四预设比例和第五预设比例的取值对应可选为0.3、0.2、0.2和0.2.在其他等同实施例中，具体的比例设置还可以根据评估看重的指标不同来取不同的比例值。具体地，阅读指标的具体设置过程为：计算待选公众号在预设统计周期内所有已发布内容的总阅读数加1的数值与预设标准阅读数之间的对数比，作为阅读指标，预设标准阅读数的大小为预设统计周期乘以800000后加1的数值，其表达式如下：

阅读指标＝ln(总阅读数+1)/ln(预设标准阅读数+1)

其中，预设标准阅读数的大小为预设统计周期乘以800000后加1的数值。在本实施例中，设置常规的公众号每天最多发布8篇文章且每篇文章最大阅读数为100000，作为参照标准，即800000的来由。在实际计算中，阅读指标的上限值为1，即对于总阅读数大大超过预设标准阅读数的待选公众号的阅读指标都默认取1，作为满分值。

打开率指标的具体取值过程为：计算头条平均阅读数与预估粉丝数的比值与100的乘积结果；若乘积结果大于或等于5，则设置打开率指标为1；若乘积结果小于5且大于或等于4，则设置打开率指标为0.95；若乘积结果小于4且大于或等于3.则设置打开率指标为0.9；若乘积结果小于3且大于或等于2，则设置打开率指标为0.85；若乘积结果小于2，则设置打开率指标为0.8。由此可见，待选公众号的头条平均阅读数比预估粉丝数量多越多，其打开率指标越高，说明待选公众号的受欢迎程度很高，浏览量大。

粉丝指标的具体取值过程为：计算待选公众号的男女粉丝占比；若女性占比大于或等于80％，则设置粉丝指标为1；若女性占比小于80％且大于或等于60％，则设置粉丝指标为0.95；若女性占比小于60％且大于或等于40％，则设置粉丝指标为0.9；若女性占比小于40％，则设置粉丝指标为0.8。由此可见，粉丝指标的大小主要取决于女性在粉丝指标中的占比。

账号收益指标的具体取值过程为：计算待选公众号在预设统计周期内发布的所有广告文章的平均阅读数；若平均阅读数大于或等于50000，则设置账号收益指标为4；若平均阅读数小于50000且大于或等于1000，则设置账号收益指标为3.8；若平均阅读数小于1000且大于或等于5000，则设置账号收益指标为3.4；若平均阅读数小于5000，则设置账号收益指标为3。由此可见，账号收益指标和所有广告文章的平均阅读数成正相关。

在本实施例中，如图6所示，从位置平均阅读数等多维度的计算预估待选公众号的广告价值，能够让广告商等用户了解到待选公众号的广告价值及其变化走势，从而为用户投放广告等决策提供数据参考，使得广告营销更加精准和高效。

请参照图7至图9，本发明的实施例四为：

基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法，在上述实施例一、二或三的基础上，如图7所示，步骤S4还包括如下监测过程：

接收用户的监测指令；若接收到用户的监测指令，则根据预设的监测时长和监测频率监测用户选择的待选公众号是否发文，若是，则通知用户，否则继续监测。在本实施例中，用户能够选择自己比较关注的公众号进行监测。监测的时长按照用户自定义来设计。每当监测到待选公众号发文，便可以立即通知用户，以便于用户及时地查看发文内容。

在本实施例中，如图8所示，本实施例还包括对广告文章的在线监测，其监测方式与公众号的监测类似。并且，本实施例中类似于公众号搜索，还可以进行广告文章搜索。用户可输入与想要搜索的广告文章的关键字内容、公众号链接等信息进行搜索。搜索的内容包括了文章标题、文章广告内容、文案投放次数等诸多内容。对于用户检索的文章内容进行了包括阅读趋势、投放趋势和行业分布等内容的进行数据分析，帮助用户全面了解广告文章的实时走势变化，了解行业的流量趋势。

除此之外，如图9所示，本实施例中还包括了对电商商品进行搜索和商品品牌分析的功能，帮助用户实时了解商品的价格变化、品牌走势变化等内容。

请参照图10，本发明的实施例五为：

基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的终端1，如图10所示，包括存储器3、处理器2及存储在存储器3上并可在处理器2上运行的计算机程序，处理器2执行实施例一、二、三或四的基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法。

综上所述，本发明公开了一种提供基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法及终端，在用户搜索公众号时，通过将公众号在预设统计周期内已发布内容的平均点赞数和平均阅读数之比、单篇最大阅读数和平均阅读数归一化处理后的和值、原创文章数和文章总数之比以及在所述预设分类中的排名比的加权平均值作为一个预设指标数，在符合用户搜索内容和设置的预设类别的待选公众号中选出近期在传播力、内容质量以及影响力等综合能力上表现好的公众号，即预设指标数高的公众号，以供用户选择，还包括了从接合头条平均阅读数等多为数据综合计算了待选公众号的预估粉丝数和预估广告价值作为不同的公众号之间进行信息对比的参考依据，帮助用户了解不同的公众号之间的价值差异，为用户挑选价值更高的公众号用于高效地传播自媒体内容或获取优质的自媒体内容。并且，本发明还提供了广告文章和电商商品的搜索分析功能以及在线监测功能，辅助用户实时了解一些自媒体内容的行业走向情况，为用户进行广告投放等商业决策提供可靠的数据参考，提供令用户满意的自媒体数据分析服务。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围。

Claims (10)

1.基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、获取用户的搜索内容和选择的预设分类，检索包括所述搜索内容在内且属于所述预设分类的所有公众号，作为待选公众号；

S2、计算所述待选公众号在预设统计周期内所有已发布内容的平均点赞数和平均阅读数之比、单篇最大阅读数和平均阅读数归一化处理后的和值、原创文章数和文章总数之比以及在所述预设分类中的排名比的加权平均值，得到预设指标数，根据每个所述待选公众号所对应的所述预设指标数的大小将所有所述待选公众号进行排列，得到所述待选公众号组；

S3、将所述待选公众号组反馈给用户，以供用户选择。

2.根据权利要求1所述的基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法，其特征在于，所述计算所述待选公众号在预设统计周期内的已发布内容的平均点赞数和平均阅读数之比、单篇最大阅读数和平均阅读数归一化处理后的和值、原创文章数和文章总数之比以及在所述预设分类中的排名比的加权平均值，得到预设指标数具体为：

计算所述待选公众号在所述预设统计周期内已发布内容中点赞总数与文章总数加1后的值相除的结果以及阅读总数与文章总数加1后的值相除的结果，对应得到平均点赞数和平均阅读数，计算所述平均点赞数和所述平均阅读数均以10为底的对数值之比，得到第一指标值；

计算所述待选公众号在所述预设统计周期内已发布内容中单篇最大阅读数和所述平均阅读数归一化处理后的和值以100001为底的对数值，得到第二指标值；

计算所述待选公众号在所述预设统计周期内已发布内容中原创文章数和文章总数加1后的数值的比值以2为底的对数值，得到第三指标值；

计算所述待选公众号在所述预设分类中的排名值的倒数值加1后的数以2为底的对数值，得到第四指标值；

计算所述第一指标值、所述第二指标值、所述第三指标值和所述第四指标值的加权平均值乘以预设潜力值的结果，得到所述预设指标数；

所述预设潜力值具体为：

判断所述预设统计周期内已发布内容中文章篇数是否小于2，若是，则所述预设潜力值为第一预设值，否则，将所述待选公众号在所述预设统计周期内的已发布内容中的每篇文章的阅读数以最小二乘法进行拟合计算，得到拟合直线；

若所述拟合直线的斜率大于0，则所述预设潜力值为第二预设值；

若所述拟合直线的斜率等于0，则所述预设潜力值为第一预设值；

若所述拟合直线的斜率小于0，则所述预设潜力值为第三预设值。

3.根据权利要求1所述的基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法，其特征在于，所述步骤S3之后还包括：

S4、接收用户的对比指令；

S5、对被用户选中的所有所述待选公众号进行信息对比，得到对比结果，所述对比结果包括预设指标数和预估粉丝数；

S6、将所述对比结果反馈给用户。

4.根据权利要求3所述的基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法，其特征在于，所述步骤S4之后以及所述步骤S5之前还包括：

计算所述待选公众号在所述预设统计周期内的所有头条文章的平均阅读数并作为头条平均阅读数；

判断所述头条平均阅读数是否小于预设阅读数，若是，则所述预估粉丝数等于所述头条平均阅读数与近期打开率的比值加上第一评估值后乘以第一系数的数值大小，否则，所述预估粉丝数等于所述头条平均阅读数与所述近期打开率的比值乘以第二系数的结果与所述第一评估值乘以第三系数的结果相加得到的数值大小；

所述第一评估值为所述待选公众号在所述预设统计周期内的所有头条文章的当前平均阅读数或点阅比与所述近期打开率的比值乘以所有头条文章的当前平均阅读数与所有非头条文章的当前平均阅读数的对数比；

所述近期打开率为行业样本数据的真实粉丝数除以其在预设天数内的所有头条文章的平均阅读数的结果；

所述点阅比为所述行业样本数据在所述预设天数内的所有头条文章的平均阅读数除以平均点赞数的结果。

5.根据权利要求3所述的基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法，其特征在于，所述对比结果还包括预估头条广告价值和预估次条广告价值，所述步骤S4之后以及所述步骤S5之前还包括：

计算位置平均阅读数以10001为底的对数值先后依次乘以所述预估粉丝数和粉丝价值等级的对数比、所述粉丝价值等级、位置系数以及最终单价的结果，作为所述预估广告价值，所述预估广告价值为预估头条广告价值或所述预估次条广告价值

所述位置平均阅读数具体为：

计算所述待选公众号在所述预设统计周期内发布且处于预设位置的所有广告文章的平均阅读数为位置平均阅读数，所述预设位置为头条位置、次条位置或其他位置；

若所述预设位置为头条位置，则所述预估广告价值为所述预估头条广告价值；

若所述预设位置为次条位置，则所述预估广告价值为所述预估次条广告价值；

所述位置系数具体为：

若所述预设位置为头条位置，则设置位置系数为1；

若所述预设位置为次条位置，则设置所述位置系数为0.45；

若所述预设位置为其他位置，则设置所述位置系数为0.15；

所述粉丝价值等级具体为：

若所述头条平均阅读数大于或等于50000，则设置粉丝价值等级为1000000；

若所述头条平均阅读数小于50000且对于或等于10000，则设置所述粉丝价值等级为460000；

若所述头条平均阅读数小于10000且大于或等于5000，则设置所述粉丝价值等级为130000；

若所述头条平均阅读数小于5000，则设置所述粉丝价值等级为50000；

所述最终单价具体为：

设置所述最终单价为第一预设比例乘以指标值；

所述指标值为第二预设比例乘以阅读指标、第三预设比例乘以打开率指标、第四预设比例乘以粉丝指标以及第五预设比例乘以账号收益指标相加起来的结果；

所述阅读指标具体为：

计算所述待选公众号在所述预设统计周期内所有已发布内容的总阅读数加1的数值与预设标准阅读数之间的对数比，作为所述阅读指标，所述预设标准阅读数的大小为预设统计周期乘以800000后加1的数值；

所述打开率指标具体为：

计算所述头条平均阅读数与所述预估粉丝数的比值与100的乘积结果；

若乘积结果大于或等于5，则设置所述打开率指标为1；

若乘积结果小于5且大于或等于4，则设置所述打开率指标为0.95；

若乘积结果小于4且大于或等于3.则设置所述打开率指标为0.9；

若乘积结果小于3且大于或等于2，则设置所述打开率指标为0.85；

若乘积结果小于2，则设置所述打开率指标为0.8；

所述粉丝指标具体为：

计算所述待选公众号的男女粉丝占比；

若女性占比大于或等于80％，则设置所述粉丝指标为1；

若女性占比小于80％且大于或等于60％，则设置所述粉丝指标为0.95；

若女性占比小于60％且大于或等于40％，则设置所述粉丝指标为0.9；

若女性占比小于40％，则设置所述粉丝指标为0.8；

所述账号收益指标具体为：

计算所述待选公众号在所述预设统计周期内发布的所有广告文章的平均阅读数；

若平均阅读数大于或等于50000，则设置所述账号收益指标为4；

若平均阅读数小于50000且大于或等于1000，则设置所述账号收益指标为3.8；

若平均阅读数小于1000且大于或等于5000，则设置所述账号收益指标为3.4；

若平均阅读数小于5000，则设置所述账号收益指标为3。

6.根据权利要求5所述的基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法，其特征在于，所述预设统计周期为30天。

7.根据权利要求5所述的基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法，其特征在于，所述第一预设比例为1或0.3，所述第二预设比例为0.3，所述第三预设比例为0.2，所述第四预设比例为0.2，所述第五预设比例为0.2。

8.根据权利要求3所述的基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法，其特征在于，所述待选公众号组中所有所述待选公众号的排列方式为按照对应的所述预设指标数从大到小排列。

9.根据权利要求3所述的基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的方法，其特征在于，所述步骤S4还包括：

接收用户的监测指令；

若接收到用户的监测指令，则根据预设的监测时长和监测频率监测用户选择的所述待选公众号是否发文，若是，则通知用户，否则继续监测；

所述监测时长为用户自定义的时长，所述监测频率为每小时进行一次监测。

10.基于互联网用户兴趣自主分析自媒体内容的终端，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在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计算机程序时实现以下步骤：

S1、获取用户的搜索内容和选择的预设分类，检索包括所述搜索内容在内且属于所述预设分类的所有公众号，作为待选公众号；

S2、计算所述待选公众号在预设统计周期内所有已发布内容的平均点赞数和平均阅读数之比、单篇最大阅读数和平均阅读数归一化处理后的和值、原创文章数和文章总数之比以及在所述预设分类中的排名比的加权平均值，得到预设指标数，根据每个所述待选公众号所对应的所述预设指标数的大小将所有所述待选公众号进行排列，得到所述待选公众号组；

S3、将所述待选公众号组反馈给用户，以供用户选择。

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