TWM650107U

TWM650107U - 社群備份分析系統

Info

Publication number: TWM650107U
Application number: TW112209201U
Authority: TW
Inventors: 黃士楷
Original assignee: 唄粉智能科技股份有限公司
Priority date: 2023-08-29
Filing date: 2023-08-29
Publication date: 2024-01-01
Also published as: JP2025041545A; US20250124089A1

Abstract

本創作揭露一種社群備份分析系統，其主要由一處理器、一記憶單元、及一通訊單元組構而成，系統將可自動爬取與社群相關的資料和內容，包括粉絲列表、發文內容、互動記錄等，然後儲存於安全的備份中；當社群消失或無法恢復時，使用者可以透過該系統快速找回原粉絲，並繼續與他們互動；此外，本創作亦可對備份的社群相關的資料和內容進行分析，可獲得社群之屬性相關資料，更一步可提供經營建議及適合的媒合窗口，協助使用者改善社群經營狀況。

Description

社群備份分析系統

本創作涉及社群經營相關領域，尤指是一種應用於社群備份分析系統。

在當今社交媒體的盛行下，許多個人和企業都在不同的平台上建立了自己的社群，以與粉絲互動、分享內容、推廣產品等；然而，社群經營面臨著一個嚴重的問題，即社群的消失導致無法找回原粉絲。這個問題在以下情況下尤其嚴重： (1) 平台政策變更：社交媒體平台經常調整其政策和規則，這可能導致某些社群被禁止或刪除，當社群被封禁或刪除時，原粉絲將無法再找到該社群，無法繼續互動。 (2) 違反規則：有些社群可能因為違反平台的使用規則而被移除。這可能是由於使用者發布違禁內容、進行惡意行為或試圖進行非法活動，一旦社群被刪除，原粉絲將失去與社群的聯絡。 (3) 使用者誤刪帳號：偶爾會發生使用者誤刪帳號的情況，無意中刪除社群帳號的使用者將無法將帳號和社群恢復到原始狀態，這將導致使用者遺失粉絲群，又更嚴重的恐若使用者遭到冒充，使粉絲受到詐騙或不法利用；如此，如何能夠建立社群的備份，乃為極需解決的問題。

有鑒於上述的問題，本創作人係依據多年來從事相關行業的經驗，針對商品搜尋進行改進；緣此，本創作之主要目的在於提供一種社群備份分析系統，除了可當使用者需要時，隨時查看備份的社群備份紀錄，更可對社群備份紀錄進行分析，以了解社群的變化與狀態，可進一步幫助使用者提升社群效益。

為達上述的目的，本創作之社群備份分析系統係主要包含有處理器、記憶單元、及通訊單元，處理器可執行爬蟲程式，以定期備份社群的帖文、留言、粉絲資訊等相關資料。頻率和具體內容的備份可以根據使用者的需求進行設定，並將備份的資料儲存在記憶單元，可例如包含一個可檢索的備份資料庫中。使用者可以透過關鍵字檢索、時間範圍選擇等方式查詢並恢復特定的社群內容，通訊單元則能夠識別並連線到各種社交媒體平台，包括但不限於Facebook、Twitter、Instagram等，以此進行社群資訊收集。

為使　貴審查委員得以清楚了解本創作之目的、技術特徵及其實施後之功效，茲以下列說明搭配圖示進行說明，敬請參閱。

請參閱「圖1」，圖1為本創作之系統架構圖，如圖所示，本創作之社群備份分析系統1，係包含有一處理器11，其可與至少一伺服器2進行資訊連接；伺服器2可與社群備份分析系統1交換資訊，伺服器2可用於提供資源和服務的電腦硬體或軟體系統，並可用於支援網路、資料儲存、資料庫管理、應用程式執行等方面的工作；伺服器可以是獨立的物理硬體，也可以是虛擬化的虛擬伺服器，伺服器2在本創作中，可例如為架構各社群所使用的資訊系統，但不以此為限；社群備份分析系統1包含有至少一處理器11、一記憶單元12、及一通訊單元13，此外，社群備份分析系統1可具有架構於處理器的至少一使用者介面，處理器11分別與記憶單元12及通訊單元13資訊連接，以下針對其進行說明。

請繼續參閱「圖1」，處理器11供以驅動與其資訊連接的各單元之作動，並具備邏輯運算、暫存運算結果、保存執行指令位置等功能，其可以例如為中央處理器（Central Processing Unit, CPU）、圖形處理器（Graphics Processing Unit, GPU）、微處理器（Micro Processing Unit, MPU）、或微控制器（Micro Control Unit, MCU）等之其中一種或其組合，但不以此為限，但凡能管理及運行社群備份分析系統1均可以實施；處理器11供以執行一爬蟲程式C，具體來說以爬蟲程式C擬瀏覽器傳送HTTP請求，向一伺服器2請求特定的網頁資料(本圖中尚未繪示，請接續搭配參閱「圖3」；請求通常包括URL、請求方法（GET或POST）、請求頭（User-Agent等）和請求引數等，以此獲取至少一社群資訊S；此外，處理器11供以將獲取之社群資訊S作為輸入資訊，輸入至一模型M，以輸出至少一分析結果；前述之社群資訊S為包含各社群網站、社群應用程式之會員的資料，具體來說，可包含有會員貼文紀錄、對話紀錄、文字紀錄、影音紀錄等，但凡有關社群的歷史紀錄皆可實施，但不以此為限。所述模型M可經由進行機器學習所建構產生，其中機器學習種類可例如包含監督式學習（Supervised learning）、非監督式學習（Un-supervised learning）、半監督式學習（Semi-supervised learning）及強化學習（Reinforcement learning）等，但不以此為限。機器學習之演算法，可例如為線性迴歸(Linear Regression)、多項式迴歸(Polynomial Regression)、邏輯迴歸(Logistic Regression)、決策樹(Decision Tree)、支援向量機SVM(Support Vector Machine)、KNN (K-Nearest Neighbor)等，但不以此為限。而所產生之分析結果R則針對各社群資訊S進行分析後，對社群成員之偏好的解析結果。

請繼續參閱「圖1」，記憶單元12供以儲存各式資訊及資料。記憶單元12可例如為固態硬碟（Solid State Disk or Solid State Drive, SSD）、一硬碟（Hard Disk Drive, HDD）、一靜態記憶體（Static Random Access Memory, SRAM）、一隨機存取記憶體（Random Access Memory, DRAM）、或雲端硬碟（Cloud Drive）等之其中一種或其組合，但不以此為限。記憶單元12儲存有前述的爬蟲程式、模型M、至少一社群資訊S、資訊連結Q，但凡由搜尋優化系統接收、產生、傳送者皆可實施；在一實施例中，透過資訊連結Q即可獲取社群訊息、社群連結等；所述的資訊連結Q係可以一超連結、一二維碼、一縮圖、一影音資訊方式之其中一種或其組合進行呈現，但不以此為限。

請繼續參閱「圖1」，通訊單元13供以與伺服器2呈資訊連接 (本圖中尚未繪示，請接續搭配參閱「圖3」)，以進行資訊交換。通訊單元13供以基於爬蟲程式C發送一資訊獲取請求A，接收社群資訊S，通訊單元13可例如為具有以各式有線、無線通訊，如網際網路、衛星通訊等進行通訊與資料傳輸之軟硬體等，不以此為限，但凡可執行通訊與資訊傳輸者皆可實施；此外，通訊單元13亦供以發送至少一資訊連結Q至至少一社群會員G，所述社群會員G為包含社群資訊S中之各虛擬或實名的帳號資訊，其可對應綁定至至少一資訊裝置，但不以此為限。

請繼續參閱「圖1」，並請搭配「圖5」，使用者介面U提供使用者進行操作，具體可供以將社群資訊S進行過往完整的呈現，又或是將分析結果R進行可視化的呈現，使用者介面U的呈現方式可如網頁、應用程式、元宇宙等方式呈現，但不以此為限。

請參閱「圖2」，圖2為本創作之方法流程圖(一)，本創作之社群備份分析方法包含: (1) 資訊獲取請求步驟S1:一社群備份分析系統1執行一爬蟲程式，基於該爬蟲程式發送一資訊獲取請求，請搭配參閱「圖3」，圖3為本創作之實施示意圖(一)，如前述，社群備份分析系統1以爬蟲程式C擬瀏覽器傳送HTTP請求，向伺服器2請求特定的網頁資料，在本創作中，係為向伺服器2請求過往的社群資料，此應用情境可例如為當使用者為網紅、關鍵意見領袖、粉絲團管理者等社群經營者利用本創作之社群備份分析系統1向社群之伺服器2請求所有或部分之社群紀錄等。 (2) 資訊收集步驟S2: 社群備份分析系統1獲取至少一社群資訊S，並請搭配參閱「圖4」，圖4為本創作之實施示意圖(二)，在一實施例中，伺服器2接收響應，在接收到請求後，返回一個響應至社群備份分析系統1，可例如是一段HTML程式碼，且社群備份分析系統1對接收到的HTML程式碼進行解析，提取出需要的資料，例如文字、圖片、連結等。解析通常可使用HTML解析庫或正規表示式等工具進行；社群資訊S即為所經營的社群之歷史資料，例如包含所有的貼文、影音資料、對話紀錄、交易、活動紀錄等。社群備份分析系統1可透過通訊單元13接收響應，再由處理器11進行解析。 (3) 資訊備份步驟S3:社群備份分析系統1將社群資訊S進行儲存；請搭配參閱「圖5」，其為本創作之實施示意圖(三)，具體來說，社群備份分析系統1可透過記憶單元12儲存與備份，在一實施例中，儲存與備份形式可例如以區塊鍊上鍊方式進行儲存。 (4) 資訊回復步驟S4:社群備份分析系統1以一使用者介面U呈現社群資訊S，請搭配參閱「圖6」，其為本創作之實施示意圖(四) ；具體來說，使用者可藉由社群備份分析系統1之使用者介面U來呈現過往社群的歷史，使用者介面U可以各社群相同之歷史模板進行呈現，亦可例如將社群資訊S按照時間軸、社群會員留言數排行、或自行設定一篩選條件後，將整理後之社群資訊S進行呈現，較佳的，記憶單元12更可儲存有多組模板，以輔助使用者介面U進行排版的切換，以提供更好的體驗；請繼續參閱「圖7」，其係為本創作之實施示意圖(五)，在另一實施例中，社群備份分析系統1發送至少一資訊連結Q至至少一社群會員G，具體來說，當使用者經歷社群遺失或失去控制權時，可將新的社群、欲對各社群會員傳達訊息等轉換為資訊連結Q，社群會員G即可利用資訊連結Q重新尋找原社群主理人，並完成社群重建，資訊連結Q係可以一超連結、一二維碼、一縮圖、一影音資訊方式之其中一種或其組合進行呈現，但不以此為限。在一實施例中，係可選擇社群會員G特定成員進行不同的資訊連結Q傳送，而特定成員之分類可參考基於分析結果R進行篩選，但不以此為限。 (5) 資訊分析步驟S5: 社群備份分析系統1將社群資訊S作為輸入資訊，輸入一模型M輸出至少一分析結果R，請搭配參閱「圖8」，圖8為本創作之實施示意圖(六)，具體來說，社群備份分析系統1之處理器，可透過分析過往社群的歷史，可獲得社群之屬性，所謂屬性例如包含社群會員的性別認同、年齡、興趣、政治偏好、工作類別、家庭組成、互動尖峰時間等，其分析方法則是透過預先訓練的模型M，將前述的屬性以圖表、文字、簡報等方式進行輸出，即為分析結果R，並可透過使用者介面U進行可視化的呈現；在另一實施例中，社群備份分析系統1之處理器11可基於分析結果R，輸出一推薦資訊B，所謂的推薦資訊B可例如為基於分析結果R的統計，進一步建議的經營社群、變現、廣告方法，例如，若分析結果R結果為社會新鮮人，則可進一步結合關鍵字分析系統(可藉由通訊單元串接，或由處理器11分析)，了解族群感興趣話題，進一步提出建議；此外，推薦資訊B更可包含有推薦的協力廠商端、廣告商等。

由上所述可知，本創作之社群備份分析系統，係利用爬蟲程式對社群資訊進行備份，以供使用者進行回顧，並可對社群資訊分析以了解社群的屬性，透過使用者介面呈現給使用者，並進一步可再提供使用者針對社群屬性的分析，可例如包含社群經營建議、廣告媒合建議等，如此，可對社群進行備份，且對社群進行分析，了解社群的變化與狀態，可進一步幫助使用者提升社群效益之功效。

唯，以上所述者，僅為本創作之較佳之實施例而已，並非用以限定本創作實施之範圍；任何熟習此技藝者，在不脫離本創作之精神與範圍下所作之均等變化與修飾，皆應涵蓋於本新型之專利範圍內。

綜上所述，本創作係具有「產業利用性」、「新穎性」與「進步性」等專利要件；申請人爰依專利法之規定，向　鈞局提起新型專利之申請。

1:社群備份分析系統 2:伺服器 11:處理器 12:記憶單元 13:通訊單元 C:爬蟲程式 A:資訊獲取請求 S:社群資訊 U:使用者介面 Q:資訊連結 G:社群會員 M:模型 R:分析結果 B:推薦資訊 S1:資訊獲取請求步驟 S2:資訊收集步驟 S3:資訊備份步驟 S4:資訊回復步驟 S5:資訊分析步驟

圖1，為本創作之系統架構圖。圖2，為本創作之方法流程圖(一)。圖3，為本創作之實施示意圖(一)。圖4，為本創作之實施示意圖(二)。圖5，為本創作之實施示意圖(三)。圖6，為本創作之實施示意圖(四)。圖7，為本創作之另一實施例(五)。圖8，為本創作之另一實施例(六)。

1:社群備份分析系統

11:處理器

12:記憶單元

13:通訊單元

C:爬蟲程式

Claims

一種社群備份分析系統，包含：一處理器，用以執行一爬蟲程式；一記憶單元，與該處理器資訊連接，儲存有該爬蟲程式；以及一通訊單元，與該處理器資訊連接，供以基於該爬蟲程式發送一資訊獲取請求，接收一社群資訊；其中，該通訊單元供以獲取至少一社群資訊，並儲存於該記憶單元。
如請求項1所述之社群備份分析系統，其中，包含有一使用者介面，與該處理器資訊連接，供以呈現該社群資訊。
如請求項1所述之社群備份分析系統，其中，該通訊單元供以發送至少一資訊連結予至少一社群會員。
如請求項1所述之社群備份分析系統，其中，該處理器供以將該社群資訊作為一輸入資訊輸入一模型，用以產出至少一分析結果。
如請求項4所述之社群備份分析系統，其中，該處理器供以基於該分析結果，輸出一推薦資訊。