一种智能的活动邀请裂变能力分析预测方法技术

本申请提供一种智能的活动邀请裂变能力分析预测方法，包括：通过社交网络连接属性，获取并处理目标用户在社交媒体上的好友数

【技术实现步骤摘要】
一种智能的活动邀请裂变能力分析预测方法


[0001]本专利技术涉及信息
，尤其涉及一种智能的活动邀请裂变能力分析预测方法
。

技术介绍

[0002]随着社交媒体的普及和用户数量的增加，越来越多的组织和企业开始利用社交网络来推广活动和产品
。
但目前的活动邀请策划和推广方案往往缺乏对用户行为和兴趣的深入了解，导致传播效果不佳
。
因此，如何准确预测活动邀请的传播效果成为一个亟待解决的问题
。
一个主要的挑战是如何确定目标用户和他们所处的社交圈子
。
传统的方法往往只能通过简单的属性匹配或随机选择目标用户，无法考虑到用户之间的关系和社交网络的拓扑结构
。
此外，用户的兴趣爱好和所在地理位置信息也是影响活动邀请传播效果的重要因素，但目前很少有研究考虑这些信息
。
另一个挑战是如何预测目标用户的行为和参与活动的可能性
。
传统的方法往往只能通过简单的统计分析来推测用户的行为，这种方法缺乏准确的预测能力
。
尤其是无法判断哪个个体用户可以带来团体性用户的邀请关联
。
此外，用户行为在活动周期内往往存在变化，需要考虑活动周期内的变化趋势，以便更好地预测用户的行为
。
因此为企业提供一种激励目标变化的社交用户活动邀请预测方法具有重要的现实意义
。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种智能的活动邀请裂变能力分析预测方法，主要包括：
[0004]通过社交网络连接属性，获取并处理目标用户在社交媒体上的好友数
、
关注者数
、
社群数；获取并分析目标用户在社交媒体中的发帖数量
、
评论数
、
点赞数数据，得到目标用户的活跃度；获取目标用户在社交媒体中的兴趣爱好
、
关注的话题和所在地理位置信息，评估用户所在的社交圈子和群体特征；根据目标用户的活跃度和用户所在的社交圈子和群体特征，为不同的目标用户建立预测模型，预测活动邀请在其所在圈子的传播效率，并进一步判断圈子中用户的真实度；基于用户所在的社交圈子和群体特特征，判断哪个个体用户可以带来团体性用户的关联邀请；根据不同的个体目标用户和群体目标用户，推荐不同的激励方案；获取活动周期和历史数据的模拟分析，确定活动周期的长短和周期内的变化趋势；根据活动周期的长短和周期内的变化趋势，预测参与者行为的变化，并判断是否有可能提前达到邀请目标；根据参与者行为变化的预测结果，调整针对个体目标用户和群体目标用户的激励方案
。
[0005]进一步可选地，所述通过社交网络连接属性，获取并处理目标用户在社交媒体上的好友数
、
关注者数
、
社群数，包括：
[0006]根据目标用户
ID
，确定目标用户在社交媒体平台的账号信息；通过目标用户账号信息，获取目标用户在社交媒体上的好友列表，粉丝列表和已加入的群组列表；根据好友列表，获得目标用户在社交媒体上的好友数；根据粉丝列表，获得目标用户在社交媒体上的关
注者数；根据群组列表，获得目标用户在社交媒体上的社群数
。
[0007]进一步可选地，所述获取并分析目标用户在社交媒体中的发帖数量
、
评论数
、
点赞数数据，得到目标用户的活跃度，包括：
[0008]根据个体用户和群体用户的信息，利用自然语言处理技术提取出用户的主要特征，包括用户的性别
、
年龄
、
职业以及群体用户的兴趣关键词
、
关注话题
、
地理位置；通过爬虫工具，爬取目标用户在社交媒体上的所有发帖数量
、
评论数
、
点赞数数据；得到原始数据后，进行数据清洗，去除重复
、
缺失或无效的数据；根据清洗后的数据，进行数据描述性分析，计算用户的发帖数量
、
评论数
、
点赞数的平均值
、
中位数
、
标准差；采用加权求和的方式，将不同特征的值进行加权组合，得到用户的活跃度评分；通过
Z
‑
score
方法对计算得到的用户活跃度数据进行标准化处理，将不同用户的活跃度归一化；根据标准化处理后的活跃度数据，选择线性回归模型，建立用户活跃度评估模型；将数据分为训练集和测试集，在训练集上进行模型训练，并在测试集上进行模型评估，得到模型的预测准确度和性能指标；使用用户活跃度评估模型评估目标用户的活跃度
。
[0009]进一步可选地，所述获取目标用户在社交媒体中的兴趣爱好
、
关注的话题和所在地理位置信息，评估用户所在的社交圈子和群体特征，包括：
[0010]根据目标用户
ID
，通过社交媒体平台的
API
，获取该用户的个人信息
、
发帖内容
、
关注的话题和所在地理位置信息；使用自然语言处理技术中的
TF
‑
IDF
算法，提取用户发帖内容中出现频率大于预设阈值的词汇作为兴趣关键词；获取用户关注的话题列表，使用
TF
‑
IDF
算法提取话题列表中的高频词汇，确定用户关注的主要话题；使用地理信息处理库，将地理位置信息解析为具体的城市，得到用户所在的城市；得到用户的兴趣关键词
、
关注的主要话题和所在地区，开始构建用户的社交圈子特征，包括兴趣关键词
、
关注话题和地理位置；采用
K
‑
means
聚类算法，对构建的用户社交圈子特征进行分析，判断用户所在的社交圈子；获取到聚类结果后，对每个聚类进行统计分析，计算每个社交圈子的用户数量
、
兴趣关键词的频率分布
、
关注话题的频率分布和地理位置的分布，得到每个社交圈子的群体特征；还包括：基于
K
‑
means
聚类算法，判断用户所在的社交圈子
。
[0011]所述基于
K
‑
means
聚类算法，判断用户所在的社交圈子，具体包括：
[0012]根据用户的兴趣关键词
、
关注的主要话题和所在地区获取用户的数据对象集合
。
选择
K
个数据对象作为初始聚类中心
。
根据数据对象与聚类中心的距离，将每个数据对象分配到距离最近的聚类中心所代表的类别
。
计算每个聚类的中心位置，即重新确定每个聚类的中心
。
判断聚类中心是否发生变化，如果发生变化，则重新根据数据对象与聚类中心的距离，将每个数据对象分配到距离最近的聚类中心所代表的类别；根据聚类结果分析每个聚类本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种智能的活动邀请裂变能力分析预测方法，其特征在于，所述方法包括：通过社交网络连接属性，获取并处理目标用户在社交媒体上的好友数
、
关注者数
、
社群数；获取并分析目标用户在社交媒体中的发帖数量
、
评论数
、
点赞数数据，得到目标用户的活跃度；获取目标用户在社交媒体中的兴趣爱好
、
关注的话题和所在地理位置信息，评估用户所在的社交圈子和群体特征；根据目标用户的活跃度和用户所在的社交圈子和群体特征，为不同的目标用户建立预测模型，预测活动邀请在其所在圈子的传播效率，并进一步判断圈子中用户的真实度；基于用户所在的社交圈子和群体特特征，判断哪个个体用户可以带来团体性用户的关联邀请；根据不同的个体目标用户和群体目标用户，推荐不同的激励方案；获取活动周期和历史数据的模拟分析，确定活动周期的长短和周期内的变化趋势；根据活动周期的长短和周期内的变化趋势，预测参与者行为的变化，并判断是否有可能提前达到邀请目标；根据参与者行为变化的预测结果，调整针对个体目标用户和群体目标用户的激励方案
。2.
根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过社交网络连接属性，获取并处理目标用户在社交媒体上的好友数
、
关注者数
、
社群数，包括
:
根据目标用户
ID
，确定目标用户在社交媒体平台的账号信息；通过目标用户账号信息，获取目标用户在社交媒体上的好友列表，粉丝列表和已加入的群组列表；根据好友列表，获得目标用户在社交媒体上的好友数；根据粉丝列表，获得目标用户在社交媒体上的关注者数；根据群组列表，获得目标用户在社交媒体上的社群数
。3.
根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取并分析目标用户在社交媒体中的发帖数量
、
评论数
、
点赞数数据，得到目标用户的活跃度，包括
:
根据个体用户和群体用户的信息，利用自然语言处理技术提取出用户的主要特征，包括用户的性别
、
年龄
、
职业以及群体用户的兴趣关键词
、
关注话题
、
地理位置；通过爬虫工具，爬取目标用户在社交媒体上的所有发帖数量
、
评论数
、
点赞数数据；得到原始数据后，进行数据清洗，去除重复
、
缺失或无效的数据；根据清洗后的数据，进行数据描述性分析，计算用户的发帖数量
、
评论数
、
点赞数的平均值
、
中位数
、
标准差；采用加权求和的方式，将不同特征的值进行加权组合，得到用户的活跃度评分；通过
Z
‑
score
方法对计算得到的用户活跃度数据进行标准化处理，将不同用户的活跃度归一化；根据标准化处理后的活跃度数据，选择线性回归模型，建立用户活跃度评估模型；将数据分为训练集和测试集，在训练集上进行模型训练，并在测试集上进行模型评估，得到模型的预测准确度和性能指标；使用用户活跃度评估模型评估目标用户的活跃度
。4.
根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取目标用户在社交媒体中的兴趣爱好
、
关注的话题和所在地理位置信息，评估用户所在的社交圈子和群体特征，包括
:
根据目标用户
ID
，通过社交媒体平台的
API
，获取该用户的个人信息
、
发帖内容
、
关注的话题和所在地理位置信息；使用自然语言处理技术中的
TF
‑
IDF
算法，提取用户发帖内容中出现频率大于预设阈值的词汇作为兴趣关键词；获取用户关注的话题列表，使用
TF
‑
IDF
算法提取话题列表中的高频词汇，确定用户关注的主要话题；使用地理信息处理库，将地理位置信息解析为具体的城市，得到用户所在的城市；得到用户的兴趣关键词
、
关注的主要话题和所在地区，开始构建用户的社交圈子特征，包括兴趣关键词
、
关注话题和地理位置；采用
K
‑
means
聚类算法，对构建的用户社交圈子特征进行分析，判断用户所在的社交圈子；获取到聚类结果后，对每个聚类进行统计分析，计算每个社交圈子的用户数量
、
兴趣关键词的频率分布
、
关注话题的频率分布和地理位置的分布，得到每个社交圈子的群体特征；还包括：基于
K
‑
means
聚类算法，判断用户所在的社交圈子
。5.
根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据目标用户的活跃度和用户所在的社交圈子和群体特征，为不同的目标用户建立预测模型，预测活动邀请在其所在圈子的传播效率，并进一步判断圈子中用户的真实度，包括
:
根据目标用户所在的社交网络结构和关系强度，通过社交网络分析模型获取目标用户在社交网络中的位置
、
社交网络中的密度；根据目标用户的个人特征，包括性别
、
年龄
、
职业，采用个人特征分析模型确定活动邀请在其所在圈子的传播效率的相关属性；通过行为分析模型获得目标用户在社交网络上的行为数据；根据获得的目标用户在社交网络中的位...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔺文龙，李豪，吴伟勇，周志平，邹德琪，林文权，
申请(专利权)人：广州有机云计算有限责任公司，
类型：发明
国别省市：