The invention provides a method for acquiring the target user, which includes: acquiring the data set to be analyzed, each element of the data set to be analyzed corresponds to a subject, each element includes one kind of data and two kinds of data, the first kind of data is directly published data related to the subject, the second kind of data is commentary data for one kind of data; and the second kind of data is said to be waiting for. Each element in the data set is analyzed to construct a digraph and get a digraph set; each digraph in the digraph set is analyzed and the heat users corresponding to the digraph are selected; for any two digraphs, if there are the same heat users, the heat users are identified as the target users. The intelligent target user acquisition method provided by the invention has the advantages of high intelligence, accurate positioning, wide application range, etc.
【技术实现步骤摘要】
一种获取目标用户的方法
本专利技术涉及通信领域,尤其涉及一种获取目标用户的方法。
技术介绍
在互联网领域,信息推送已经成为一个十分重要的研究课题,而目标用户的定位精准度在很大程度上能够决定信息推送的成功率。比如,推送广告,如果目标用户不具有活跃性人格,甚至对于任何事物都不甚关心,则显然推送广告的效果将不甚理想。为此,对于目标用户的获取是具备较高的市场价值和应用价值的技术课题,然而,现有技术中缺乏对于目标用户进行精准定位的相关技术。
技术实现思路
为了解决上述技术问题,本专利技术提供一种获取目标用户的方法。本专利技术是以如下技术方案实现的:一种获取目标用户的方法,包括:获取待分析数据集,所述待分析数据集中每个元素对应一个主题,每个元素中包括一类数据和二类数据,所述一类数据为直接发布的与所述主题相关的数据,所述二类数据为针对一类数据的评论数据;为所述待分析数据集中的每个元素构建有向图,得到有向图集;对所述有向图集中的各个有向图进行分析,选取对应所述有向图的热度用户;对于任意两个有向图,若存在相同的热度用户,则将所述热度用户认定为目标用户。进一步地,所述为所述待分析数据集中的每个元素构建有向图包括:获取每个元素中的一类数据和二类数据,并构建有向图G,所述有向图可以被表示为G={V,E},其中V为用户标识,E代表一个用户标识发布的二类数据对另一个用户标识发布的一类数据的评论关系;计算有向图G中每条边的诚恳度权重和支持度权重;根据所述诚恳度权重和所述支持度权重计算所述边的综合权重。进一步地,还包括量化诚恳度权重的方法,包括:构建诚恳度量化表,所述诚恳度量化表包括字数区间 ...
【技术保护点】
1.一种获取目标用户的方法,其特征在于,包括:获取待分析数据集,所述待分析数据集中每个元素对应一个主题,每个元素中包括一类数据和二类数据,所述一类数据为直接发布的与所述主题相关的数据,所述二类数据为针对一类数据的评论数据;为所述待分析数据集中的每个元素构建有向图,得到有向图集;对所述有向图集中的各个有向图进行分析,选取对应所述有向图的热度用户;对于任意两个有向图,若存在相同的热度用户,则将所述热度用户认定为目标用户。
【技术特征摘要】
1.一种获取目标用户的方法,其特征在于,包括:获取待分析数据集,所述待分析数据集中每个元素对应一个主题,每个元素中包括一类数据和二类数据,所述一类数据为直接发布的与所述主题相关的数据,所述二类数据为针对一类数据的评论数据;为所述待分析数据集中的每个元素构建有向图,得到有向图集;对所述有向图集中的各个有向图进行分析,选取对应所述有向图的热度用户;对于任意两个有向图,若存在相同的热度用户,则将所述热度用户认定为目标用户。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述为所述待分析数据集中的每个元素构建有向图包括:获取每个元素中的一类数据和二类数据,并构建有向图G,所述有向图可以被表示为G={V,E},其中V为用户标识,E代表一个用户标识发布的二类数据对另一个用户标识发布的一类数据的评论关系;计算有向图G中每条边的诚恳度权重和支持度权重;根据所述诚恳度权重和所述支持度权重计算所述边的综合权重。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:还包括量化诚恳度权重的方法,包括:构建诚恳度量化表,所述诚恳度量化表包括字数区间和所述字数区间对应的诚恳度权重;得到每条边中起点用户对终点用户的回复的字数;根据所述诚恳...
【专利技术属性】
技术研发人员:金涛,江浩,
申请(专利权)人:杭州铭智云教育科技有限公司,
类型:发明
国别省市:浙江,33
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