活跃度评估方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供的活跃度评估方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取待评估对象的活跃度评估数据；其中，活跃度评估数据包括每个活跃度评估特征的特征调节参数和特征值；活跃度表征待评估对象的活动频次及时长；特征调节参数用于调整不同活跃度评估特征之间的差异；基于预先训练的权重计算模型，确定每个活跃度评估特征的权重信息；根据每个活跃度评估特征的权重信息、特征调节参数和特征值，确定待评估对象的活跃度。本发明专利技术实施例通过机器学习方法训练得到权重计算模型，进而可以依据模型计算每个活跃度评估特征的权重，相较于现有技术中人为根据经验设置的权重更加准确，最终也能够提高获得的活跃度的准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
活跃度评估方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及大数据
，具体而言，涉及一种活跃度评估方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着大数据技术的发展，一些用来分析活跃度的方法层出不穷，其中，可以包括用户活跃度、企业活跃度、虚拟宠物活跃度等等，评估活跃度可以及时、有效、客观的当前对象的行为状况。目前，评估活跃度的相关指标特征的权重依赖于经验设置，无法体现各指标特征对分析对象的活跃度的影响程度，导致计算的活跃度与分析对象的真实行为状况偏差大。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的之一在于提供一种活跃度评估方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，用以提高活跃度评估的准确度。
[0004]本专利技术技术方案可以如下实现：
[0005]第一方面，本专利技术提供的一种活跃度评估方法，所述方法包括：获取待评估对象的活跃度评估数据；其中，所述活跃度评估数据包括每个活跃度评估特征的特征调节参数和特征值；活跃度表征所述待评估对象的活动频次及时长；所述特征调节参数用于调整不同所述活跃度评估特征之间的差异；基于预先训练的权重计算模型，确定每个所述活跃度评估特征的权重信息；根据每个所述活跃度评估特征的所述权重信息、所述特征调节参数和所述特征值，确定所述待评估对象的活跃度。
[0006]第二方面，本专利技术提供一种活跃度评估装置，包括：获取模块，用于获取待评估对象的活跃度评估数据；其中，所述活跃度评估数据包括每个活跃度评估特征的特征调节参数和特征值；活跃度表征所述待评估对象的活动频次及时长；所述特征调节参数用于调整不同所述活跃度评估特征之间的差异；确定模块，用于基于预先训练的分类模型，确定每个所述活跃度评估特征的权重信息；根据每个所述活跃度评估特征的所述权重信息、所述特征调节参数和所述特征值，确定所述待评估对象的活跃度。
[0007]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括处理器和存储有计算机可读指令的存储器，所述处理器被配置为在执行所述计算机可读指令时，执行如第一方面所述的活跃度评估方法。
[0008]第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现如第一方面所述的活跃度评估方法。
[0009]本专利技术提供的活跃度评估方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取待评估对象的活跃度评估数据；其中，所述活跃度评估数据包括每个活跃度评估特征的特征调节参数和特征值；活跃度表征所述待评估对象的活动频次及时长；所述特征调节参数用于调整不同所述活跃度评估特征之间的差异；基于预先训练的权重计算模型，确
定每个所述活跃度评估特征的权重信息；根据每个所述活跃度评估特征的所述权重信息、所述特征调节参数和所述特征值，确定所述待评估对象的活跃度。
[0010]本专利技术实施例与现有技术的区别在于，现有技术人为设置用于评估活跃度的相关特征的，无法真实体现各指标特征对分析对象的活跃度的影响程度，导致计算的活跃度与分析对象的真实行为状况偏差大。本专利技术实施例首先获取到待评估对象的每个活跃度评估特征的特征调节参数和特征值；通过特征调节参数可以调整不同活跃度评估特征之间的差异，从而保证结果的准确性，进而，基于预先训练的权重计算模型，确定每个活跃度评估特征的权重信息，最后，根据每个活跃度评估特征的权重信息、特征调节参数和特征值，确定待评估对象的活跃度。可以看出，本专利技术实施例通过机器学习方法训练得到权重计算模型，进而可以依据模型计算每个活跃度评估特征的权重，相较于现有技术中人为根据经验设置的权重更加准确，最终也能够提高获得的活跃度的准确性。
附图说明
[0011]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0012]图1为本专利技术提供的一种活跃度评估方法的示意性流程图；
[0013]图2为本专利技术实施例提供的一种场景示意图；
[0014]图3为本专利技术实施例提供的步骤S107的实现方式的示意性流程图；
[0015]图4为本专利技术实施例提供的一种权重计算模型的训练方式的示意性流程图；
[0016]图5为本专利技术实施例提供的另一种活跃度评估方法的示意性流程图；
[0017]图6为本专利技术实施例提供的一种可视化场景示意图；
[0018]图7为本专利技术实施例提供的一种活跃度评估装置的功能模块图；
[0019]图8为本专利技术实施例提供的一种电子设备结构框图。
具体实施方式
[0020]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0021]因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0022]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0023]在本专利技术的描述中，需要说明的是，若出现术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该专利技术产品使用时惯常摆放的方
位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。
[0024]此外，若出现术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0025]需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术的实施例中的特征可以相互结合。
[0026]随着大数据技术的发展，一些用来分析活跃度的方法层出不穷，例如，利用大数据技术可以分析用户活跃度、企业活跃度、虚拟宠物活跃度等等，评估活跃度可以及时、有效、客观的当前对象的行为状况。
[0027]例如，以企业活跃度为例，企业活跃度评估分析主要是基于大数据理念及技术，采用注册数据、有关部门数据、企业创新数据及互联网企业招聘大数据等多源数据融合，对企业生产经营活动中产生的各类信息分类、量化，综合评估计算企业活跃程度，可以及时、有效、客观的反应当地企业发展状况。通过定期计算分析各行业内企业活跃度变化状况，可以有效识别企业经营活跃程度，加快淘汰无良企业，有效化解过剩产能，提升产业核心竞争力。
[0028]目前，评估活跃度的相关指标特征的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种活跃度评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取待评估对象的活跃度评估数据；其中，所述活跃度评估数据包括每个活跃度评估特征的特征调节参数和特征值；活跃度表征所述待评估对象的活动频次及时长；所述特征调节参数用于调整不同所述活跃度评估特征之间的差异；基于预先训练的权重计算模型，确定每个所述活跃度评估特征的权重信息；根据每个所述活跃度评估特征的所述权重信息、所述特征调节参数和所述特征值，确定所述待评估对象的活跃度。2.根据权利要求1所述的活跃度评估方法，其特征在于，根据每个所述活跃度评估特征的所述权重信息、所述特征调节参数和所述特征值，确定所述待评估对象的活跃度，包括：计算目标活跃度评估特征的所述权重信息、所述特征调节参数和所述特征值的乘积；所述目标活跃度评估特征为多个所述活跃度评估特征中任一个；遍历全部所述活跃度评估特征，获得每个所述目标活跃度评估特征对应的所述乘积；将全部所述乘积之和确定为所述待评估对象的活跃度。3.根据权利要求1所述的活跃度评估方法，其特征在于，所述预先训练的权重计算模型是通过以下方式获得：获取预设区域的多个目标对象的行为状态数据；其中，所述目标对象与所述待评估对象的类型相同；从每个所述目标对象的所述行为状态数据中，提取状态特征和多个所述活跃度评估特征；将所述状态特征和所述多个所述活跃度评估特征输入到初始的分类模型进行训练；当所述分类模型输出的预测状态特征与输入的所述状态特征一致，获得训练后的所述权重计算模型。4.根据权利要求3所述的活跃度评估方法，其特征在于，在获取目标对象的多个活跃度评估特征各自对应的特征值和特征调节参数之前，所述方法还包括：根据所述多个目标对象各自对应的所述多个所述活跃度评估特征，计算每个所述活跃度评估特征对应的均值信息；根据所述待评估对象的状态特征和所述每个所述活跃度评估特征对应的均值信息，确定所述特征调节参数。5.根据权利要求3所述的活跃度评估方法，其特征在于，在获取预设区域的多个目标对象的行为状态数...

【专利技术属性】
技术研发人员：石淼，王旭阳，李凯希，梁洁，王园，
申请(专利权)人：智慧足迹数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：