本发明专利技术公开了基于活跃度确定目标用户的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取关键词，并根据关键词搜索在预设时间段内发布的目标信息；根据目标信息确定可选用户，并根据目标信息对应的总操作数据，计算可选用户的指向权重；基于链接分析法，根据可选用户的指向权重，获取可选用户的活跃值，并根据活跃值从可选用户中筛选出目标用户。该实施方式分析在限制领域和时间范围内的目标信息，达到利用目标信息中的操作数据修正指向权重的效果，并且基于链接分析法提取出活跃度高的目标用户，从而可以实现从限定某一领域的角度出发，获取该领域内活跃度较高的目标用户，降低了计算代价。降低了计算代价。降低了计算代价。
【技术实现步骤摘要】
基于活跃度确定目标用户的方法和装置
[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种基于活跃度确定目标用户的方法和装置。
技术介绍
[0002]智能化时代的来临，越来越多的社交网络平台映入眼帘，比如Facebook、Twitter或者微博等等，这些社交网络平台拥有大量的用户群体，并且每个用户都可以转发、评论、点赞或者反对其他用户发布的信息，这样信息传播的异常迅速。如果某用户发布的信息被其他用户转发的数量越大，则说明该用户的活跃度越高。因此，如何选择出活跃度较高的用户，以通过该用户发布有益信息，引导社会大众，具有重要意义。
[0003]目前，确定活跃度较高的用户的方法有两种，一种是指标加权法，即对用户的粉丝数、发布信息数等特征进行加权计算，对结果进行排序，选择分值较高的用户；一种全网链接分析法，根据用户的社交网络关系，对社交网络平台的全部用户转发关系图中的被转发值进行迭代，进而选择出活跃度较高的用户。
[0004]在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：一、指标加权法包含算法设计者的主观偏好过多，结果有失客观；二、常见的需求往往不是对全网的用户的被转发结果进行排序，而现有链接分析法需要整个图上进行迭代，用户转发关系矩阵巨大，计算代价大，并且用户关系随用户数指数级增长，迭代总时间非常漫长。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种基于活跃度确定目标用户的方法和装置，能够实现从限定某一领域的角度出发，获取该领域内活跃度较高的目标用户，降低了计算代价。
[0006]为实现上述目的，根据本专利技术实施例的第一方面，提供了一种基于活跃度确定目标用户的方法。
[0007]本专利技术实施例的一种基于活跃度确定目标用户的方法，包括：获取关键词，并根据所述关键词搜索在预设时间段内发布的目标信息；根据所述目标信息确定可选用户，并根据所述目标信息对应的总操作数据，计算所述可选用户的指向权重；基于链接分析法，根据所述可选用户的指向权重，获取所述可选用户的活跃值，并根据所述活跃值从所述可选用户中筛选出目标用户。
[0008]可选地，所述根据所述目标信息对应的总操作数据，计算所述可选用户的指向权重，包括：按照操作方式的不同，将所述目标信息对应的总操作数据分成至少一类子操作数据；根据所述至少一类子操作数据，计算所述可选用户的子指向权重；设置所述子指向权重的比例，并根据所述比例和所述子指向权重，计算所述可选用户的指向权重。
[0009]可选地，所述根据所述子操作数据，计算所述可选用户的子指向权重，包括：针对每个可选用户，统计所述子操作数据中所述每个可选用户对应的指向用户、所述每个可选用户相对所述指向用户的操作次数；确定所述子操作数据对应的操作方式，并确定所述每
个可选用户在所述操作方式下的操作总次数；根据所述每个可选用户在所述操作方式下的操作总次数、所述每个可选用户对应的指向用户、所述每个可选用户相对所述指向用户的操作次数，计算出所述每个可选用户相对于所述指向用户的子指向权重。
[0010]可选地，所述基于链接分析法，根据所述可选用户的指向权重，获取所述可选用户的活跃值，包括：将所述指向权重代入链接分析法的迭代公式中进行迭代计算；在迭代次数大于预设迭代次数或者连续两次迭代计算结果的变化量小于预设变化量的情况下，停止迭代计算，获得所述可选用户的活跃值。
[0011]为实现上述目的，根据本专利技术实施例的第二方面，提供了一种基于活跃度确定目标用户的装置。
[0012]本专利技术实施例的一种基于活跃度确定目标用户的装置，包括：获取模块，用于获取关键词，并根据所述关键词搜索在预设时间段内发布的目标信息；确定模块，用于根据所述目标信息确定可选用户，并根据所述目标信息对应的总操作数据，计算所述可选用户的指向权重；筛选模块，用于基于链接分析法，根据所述可选用户的指向权重，获取所述可选用户的活跃值，并根据所述活跃值从所述可选用户中筛选出目标用户。
[0013]可选地，所述确定模块还用于：按照操作方式的不同，将所述目标信息对应的总操作数据分成至少一类子操作数据；根据所述至少一类子操作数据，计算所述可选用户的子指向权重；设置所述子指向权重的比例，并根据所述比例和所述子指向权重，计算所述可选用户的指向权重。
[0014]可选地，所述确定模块还用于：针对每个可选用户，统计所述子操作数据中所述每个可选用户对应的指向用户、所述每个可选用户相对所述指向用户的操作次数；确定所述子操作数据对应的操作方式，并确定所述每个可选用户在所述操作方式下的操作总次数；根据所述每个可选用户在所述操作方式下的操作总次数、所述每个可选用户对应的指向用户、所述每个可选用户相对所述指向用户的操作次数，计算出所述每个可选用户相对于所述指向用户的子指向权重。
[0015]可选地，所述筛选模块还用于：将所述指向权重代入链接分析法的迭代公式中进行迭代计算；在迭代次数大于预设迭代次数或者连续两次迭代计算结果的变化量小于预设变化量的情况下，停止迭代计算，获得所述可选用户的活跃值。
[0016]为实现上述目的，根据本专利技术实施例的第三方面，提供了一种电子设备。
[0017]本专利技术实施例的一种电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现本专利技术实施例的基于活跃度确定目标用户的方法。
[0018]为实现上述目的，根据本专利技术实施例的第四方面，提供了一种计算机可读介质。
[0019]本专利技术实施例的一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现本专利技术实施例的基于活跃度确定目标用户的方法。
[0020]上述专利技术中的一个实施例具有如下优点或有益效果：因为通过搜索在发布时间内与关键词相关的目标信息，限制了领域和时间范围，所以克服了现有技术中需要对全网用户的所有信息进行迭代计算的技术问题，降低了计算代价，并且还通过分析目标信息中的操作数据，获取可选用户以及可选用户的指向权重，进而达到利用目标信息中的操作数据修正指向权重的效果，最后基于链接分析法，获得可选用户的活跃值，提取出活跃度高的目
标用户，从而可以实现从限定某一领域的角度出发，获取该领域内活跃度较高的目标用户。此外，本专利技术中在计算可选用户的指向权重的方法中，首先按照不同操作方式下的子指向权重，然后根据任务需求设置子指向权重的比例，进而得到最终的指向权重，这样可以结合具体场景对操作数据进行分析，提高本专利技术的实用性。还有，本专利技术中在计算子指向权重时，采用的是操作总次数，这样考虑了目标信息外的操作次数，获得的子指向权重更客观。
[0021]上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
[0022]附图用于更好地理解本专利技术，不构成对本专利技术的不当限定。其中：
[0023]图1是根据本专利技术实施例的基于活跃度确定目标用户的方法的主要步骤的示意图；
[0024]图2本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于活跃度确定目标用户的方法，其特征在于，包括：获取关键词，并根据所述关键词搜索在预设时间段内发布的目标信息；根据所述目标信息确定可选用户，并根据所述目标信息对应的总操作数据，计算所述可选用户的指向权重；基于链接分析法，根据所述可选用户的指向权重，获取所述可选用户的活跃值，并根据所述活跃值从所述可选用户中筛选出目标用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标信息对应的总操作数据，计算所述可选用户的指向权重，包括：按照操作方式的不同，将所述目标信息对应的总操作数据分成至少一类子操作数据；根据所述至少一类子操作数据，计算所述可选用户的子指向权重；设置所述子指向权重的比例，并根据所述比例和所述子指向权重，计算所述可选用户的指向权重。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一类子操作数据，计算所述可选用户的子指向权重，包括：针对每个可选用户，统计所述子操作数据中所述每个可选用户对应的指向用户、所述每个可选用户相对所述指向用户的操作次数；确定所述子操作数据对应的操作方式，并确定所述每个可选用户在所述操作方式下的操作总次数；根据所述每个可选用户在所述操作方式下的操作总次数、所述每个可选用户对应的指向用户、所述每个可选用户相对所述指向用户的操作次数，计算出所述每个可选用户相对于所述指向用户的子指向权重。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于链接分析法，根据所述可选用户的指向权重，获取所述可选用户的活跃值，包括：将所述指向权重代入链接分析法的迭代公式中进行迭代计算；在迭代次数大于预设迭代次数或者连续两次迭代计算结果的变化量小于预设变化量的情况下，停止迭代计算，获得所述可选用户的活跃值。5.一种基于活跃度确定目标用户的装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取关键词，并根据所述关键词搜索在预设时间段...
【专利技术属性】
技术研发人员：雷超，
申请(专利权)人：北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：
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