一种用于确定研究对象的影响因子的方法与设备技术

本申请的目的是提供一种用于确定研究对象的影响因子的方法和设备，确定所述研究对象的认知评价信息、关注评价信息以及活跃评价信息；基于所述认知评价信息、所述关注评价信息以及所述活跃评价信息，分别确定对应的认知评价向量、关注评价向量以及活跃评价向量；将所述认知评价向量、所述关注评价向量以及所述活跃评价向量应用于关于所述研究对象的影响因子模型，并基于所述影响因子模型的输出确定所述研究对象当前的影响因子。本申请取得了节省系统开销和保证系统反馈及时性之间的平衡，并且能够获得准确的影响因子。

【技术实现步骤摘要】
一种用于确定研究对象的影响因子的方法与设备
本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种用于确定研究对象的影响因子的技术。
技术介绍
随着信息技术的发展，大众得以了解多种研究对象(例如包括但不限于各类运动员、演员等公众人物，或者各类线上项目)并进行评论、打分等活动，并且这些活动对研究对象造成的相关结果(或影响因子)正在对各类研究对象的影响力造成越来越大的影响，大众也越来越多地依赖上述影响因子而将其作为相关行动(例如参与话题、做出相关的决策等)的依据。及时而准确地获取一个研究对象的影响因子数据，将有助于大众做出正确决策。
技术实现思路
本申请的一个目的是提供一种用于确定研究对象的影响因子的方法。根据本申请的一个方面，提供了一种用于确定研究对象的影响因子的方法，该方法包括以下步骤：确定所述研究对象的认知评价信息、关注评价信息以及活跃评价信息；基于所述认知评价信息、所述关注评价信息以及所述活跃评价信息，分别确定对应的认知评价向量、关注评价向量以及活跃评价向量；将所述认知评价向量、所述关注评价向量以及所述活跃评价向量应用于关于所述研究对象的影响因子模型，并基于所述影响因子模型的输出确定所述研究对象当前的影响因子。根据本申请的另一个方面，提供了一种用于确定研究对象的影响因子的设备，该设备包括：第一模块，用于确定所述研究对象的认知评价信息、关注评价信息以及活跃评价信息；第二模块，用于基于所述认知评价信息、所述关注评价信息以及所述活跃评价信息，分别确定对应的认知评价向量、关注评价向量以及活跃评价向量；第三模块，用于将所述认知评价向量、所述关注评价向量以及所述活跃评价向量应用于关于所述研究对象的影响因子模型，并基于所述影响因子模型的输出确定所述研究对象当前的影响因子。根据本申请的另一个方面，提供了一种用于确定研究对象的影响因子的设备，该设备包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以上所述的方法。根据本申请的另一个方面，提供了一种包括指令的计算机可读介质，所述指令在被执行时使得系统执行以上所述的方法。与现有技术相比，本申请基于对研究对象的背景分析、热度分析和情绪分析分别获取研究对象的认知评价信息、关注评价信息和活跃评价信息，并基于这些信息和相关的数据模型获取研究对象的影响因子，充分考虑了相对变化较慢的认知评价信息和相对变化较快的关注评价信息，从而取得了节省系统开销和保证系统反馈及时性之间的平衡，并且能够获得准确的影响因子；进一步地，在引入影响因子的回溯数据后，本申请还可进一步保持研究对象的影响因子的稳定性而使其更加可靠。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1是根据本申请一个实施例的一种用于确定研究对象的影响因子的方法的流程图；图2示出根据本申请另一个实施例的一种用于确定研究对象的影响因子的设备的功能模块；图3示出根据本申请另一个实施例的一种示例性系统。附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。具体实施方式下面结合附图对本申请作进一步详细描述。在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。内存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(flashRAM)。内存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。本申请所指设备包括但不限于用户设备、网络设备、或用户设备与网络设备通过网络相集成所构成的设备。所述用户设备包括但不限于任何一种可与用户进行人机交互(例如通过触摸板进行人机交互)的移动电子产品，例如智能手机、平板电脑等，所述移动电子产品可以采用任意操作系统，如android操作系统、iOS操作系统等。其中，所述网络设备包括一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和信息处理的电子设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、嵌入式设备等。所述网络设备包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云；在此，云由基于云计算(CloudComputing)的大量计算机或网络服务器构成，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个虚拟超级计算机。所述网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、VPN网络、无线自组织网络(AdHoc网络)等。优选地，所述设备还可以是运行于所述用户设备、网络设备、或用户设备与网络设备、网络设备、触摸终端或网络设备与触摸终端通过网络相集成所构成的设备上的程序。当然，本领域技术人员应能理解上述设备仅为举例，其他现有的或今后可能出现的设备如可适用于本申请，也应包含在本申请保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或者更多，除非另有明确具体的限定。以下基于一种用于确定研究对象的影响因子的设备(或称为影响因子确定设备)，对本申请进行详细描述。根据本申请的一个方面，提供了一种用于确定研究对象的影响因子的方法。参考图1，该方法包括步骤S100、步骤S200和步骤S300。具体而言，在步骤S100中，影响因子确定设备确定所述研究对象的认知评价信息、关注评价信息以及活跃评价信息。其中，在一些实施例中，认知评价信息基于对研究对象的背景分析得到，用于表征研究对象的总体知名度，其一般随着时间增长而增长，短时间内变化较小；关注评价信息反映研究对象受关注的程度，有时也可称为热度，相对于认知评价信息而言短时间内的变化有可能会比较大；活跃评价信息则能够反映关注评价信息的变化趋势(或理解为热度上升或下降的程度)。在步骤S200中，影响因子确定设备基于所述认知评价信息、所述关注评价信息以及所述活跃评价信息，分别确定对应的认知评价向量、关注评价向量以及活跃评价向量；之后在步骤S300中，影响因子确定设备将所述认知评价向量、所述关注评价向量以及所述活跃评价向量应用于关于所述研究对象的影响因子模型，并基于所述影响因子模型的输出确定所述研究对象当前的影响因子。在此，影响因子模型为一数据模型；在一些实施例中，该影响因子模型基于深度神经网络开发所得。当然，本领域技术人员应能理解，该影响因子模型并不限于基于深度神经网络开发所得，其他现有的或今后可能出现的数据模型如能适用于本申请，也包含在本申请的保护范围内，并以引用方式包含于此。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于确定研究对象的影响因子的方法，其中，该方法包括以下步骤：a确定所述研究对象的认知评价信息、关注评价信息以及活跃评价信息；b基于所述认知评价信息、所述关注评价信息以及所述活跃评价信息，分别确定对应的认知评价向量、关注评价向量以及活跃评价向量；c将所述认知评价向量、所述关注评价向量以及所述活跃评价向量应用于关于所述研究对象的影响因子模型，并基于所述影响因子模型的输出确定所述研究对象当前的影响因子。

【技术特征摘要】
1.一种用于确定研究对象的影响因子的方法，其中，该方法包括以下步骤：a确定所述研究对象的认知评价信息、关注评价信息以及活跃评价信息；b基于所述认知评价信息、所述关注评价信息以及所述活跃评价信息，分别确定对应的认知评价向量、关注评价向量以及活跃评价向量；c将所述认知评价向量、所述关注评价向量以及所述活跃评价向量应用于关于所述研究对象的影响因子模型，并基于所述影响因子模型的输出确定所述研究对象当前的影响因子。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述认知评价信息是基于所述研究对象的至少一项属性信息确定的。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述关注评价信息以及所述活跃评价信息是基于所述研究对象的相关媒体信息确定的。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述相关媒体信息包括以下至少任一项：社交网络媒体信息；新闻媒体信息；搜索引擎媒体信息。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述步骤a包括：a1确定所述研究对象的认知评价信息；a2基于所述研究对象的至少一项相关媒体信息确定对应的至少一项增量媒体信息，以及所述研究对象的活跃评价信息；a3基于所述至少一项增量媒体信息确定所述研究对象的关注评价信息。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述步骤a3包括：基于所述至少一项增量媒体信息以及各项增量媒体信息所对应的媒体信息权重，确定所述研究对象的关注评价信息。7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述步骤a2包括：基于所述研究对象的至少一项相关媒体信息确定对应的增量媒体信息；对所述至少一项相关媒体信息执行分类操作，并根据对应的分类结果确定所述研究对象的活跃评价信息。8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述步骤c包括：将所述认知评价向量、所述关注评价向量、所述活跃评价向量以及关于所述研究对象的回溯影响向量，应用于关于所述研究对象的影响因子模型，并基于所述影响因子模型的输出确定所述研究对象当前的影响因子。9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述步骤c包括：对于关于所述研究对象的至少一个回溯影响因子中的每个回溯影响因子，确定对应的初始衰落权重；对所述初始衰落权重执行数据标准化操作，以确定每个回溯影响因子所对应的回溯影响因子权重；根据所述至少一个回溯影响因子以及每个回溯影响因子所对应的回溯影响因子权重，确定对应的回溯影响向量；将所述认知评价向量、所述关注评价向量、所述活跃评价向量以及所述回溯影响向量，应用于关于所述研究对象的影响因子模型，并基于所述影响因子模型的输出确定所述研究对象当前的影响因子。10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：获取至少一个目标用户关于所述当前的影响因子的用户反馈信息；确定关于所述用户反馈信息的反馈强度信息以及反馈情感信息；基于所述反馈强度信息、所述反馈情感信息以及所述当前的影响因子，确定所述影响因子模型的损失，并基于所述损失更新所述影响因子模型。11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述影响因子模型基于深度神经网络生成。12.一种用于确定研究对象的影响因子的设备，其中，该设备包括：第一模块，用于确定所述研究对象的认知评价信息、关注评价信息以及活跃评价信息；第二模块，用于基于所述认知评价信息、所述关注评价信息以及所述活跃评价信息，分别确定对应的认知评价向量、关注评价向量以及活跃评价向量；第...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘赢，李庆顺，李博，冯泽群，金又北，
申请(专利权)人：丹翰智能科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31