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    广西11选5开奖: 一种公众账号的质量评价方法和装置.pdf

    摘要
    申请专利号:

    广西11选5大小走势图 www.fnjpv.tw CN201610420186.5

    申请日:

    2016.06.13

    公开号:

    CN105824806A

    公开日:

    2016.08.03

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/27申请日:20160613|||公开
    IPC分类号: G06F17/27; G06F17/30; G06Q50/00(2012.01)I 主分类号: G06F17/27
    申请人: 腾讯科技(深圳)有限公司
    发明人: 陈明星; 陈谦; 万伟
    地址: 518000 广东省深圳市福田区振兴路赛格科技园2栋东403室
    优先权:
    专利代理机构: 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 代理人: 王仲凯
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610420186.5

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.10.23|||2016.08.31|||2016.08.03

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种公众账号的质量评价方法和装置,用于实现对公众账号的质量做出有效且准确的评价。本发明实施例提供一种公众账号的质量评价方法,包括:获取通过回归算法从样本数据中学习得到的回归模型,所述样本数据包括:公众平台中的多个公众账号以及所述多个公众账号对应的指标统计数据;将待评价的公众账号输入到所述回归模型中,通过所述回归模型对所述待评价的公众账号进行分数值预测;获取所述回归模型预测后输出的分数值作为所述待评价的公众账号的质量分数。

    权利要求书

    1.一种公众账号的质量评价方法,其特征在于,包括:
    获取通过回归算法从样本数据中学习得到的回归模型,所述样本数据包
    括:公众平台中的多个公众账号以及所述多个公众账号对应的指标统计数据;
    将待评价的公众账号输入到所述回归模型中,通过所述回归模型对所述
    待评价的公众账号进行分数值预测;
    获取所述回归模型预测后输出的分数值作为所述待评价的公众账号的质
    量分数。
    2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取通过回归算法从
    样本数据中学习得到的回归模型之前,所述方法还包括:
    从公众平台中获取到多个公众账号以及所述多个公众账号对应的指标统
    计数据;
    以所述多个公众账号以及所述多个公众账号对应的指标统计数据作为样
    本数据,通过回归算法对回归模型进行训练学习,输出学习得到的回归模型。
    3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述以所述多个公众账号
    以及所述多个公众账号对应的指标统计数据作为样本数据,通过回归算法对
    回归模型进行训练学习,输出学习得到的回归模型,包括:
    将样本数据分为两类,得到训练样本数据和测试样本数据,所述训练样
    本数据包括:训练公众账号以及所述训练公众账号对应的指标统计数据,所
    述测试样本数据包括:测试公众账号以及所述测试公众账号对应的指标统计
    数据,其中,从公众平台获取到的所述多个公众账号分为两类:所述训练公
    众账号和所述测试公众账号;
    使用所述训练样本数据,通过回归算法对所述回归模型进行特征工程分
    析得到回归模型的第一特征数据,根据所述回归模型的第一特征数据对所述
    回归模型进行预测优化后输出训练完成的回归模型;
    使用所述测试样本数据,通过所述回归算法对所述训练完成的回归模型
    进行特征工程分析得到回归模型的第二特征数据,根据所述回归模型的第二
    特征数据对所述回归模型进行评测优化后输出学习得到的回归模型。
    4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述使用所述训练样本数
    据,通过回归算法对所述回归模型进行特征工程分析得到回归模型的第一特
    征数据之前,所述方法还包括:
    对所述训练样本数据和所述测试样本数据分别进行数据标注,得到标注
    后的训练样本数据和标注后的测试样本数据;
    对所述标注后的训练样本数据和所述标注后的测试样本数据分别进行数
    据筛选。
    5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述使用所述训练样本
    数据,通过回归算法对所述回归模型进行特征工程分析得到回归模型的第一
    特征数据,包括:
    对所述训练样本数据中所述训练公众账号对应的指标统计数据按照特征
    重要性进行筛选分析,将筛选出来的特征数据写入质量特征列表;
    判断所述质量特征列表中的特征数据在历史时间段内是否发生变化,将
    所述质量特征列表中按照稳定性从高到低输出的特征数据作为所述回归模型
    的第一特征数据。
    6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述以所述多个公众账号
    以及所述多个公众账号对应的指标统计数据作为样本数据,通过回归算法对
    回归模型进行训练学习,输出学习得到的回归模型,包括:
    以所述多个公众账号以及所述多个公众账号对应的指标统计数据作为样
    本数据,通过回归算法分别对多个回归模型进行训练学习,输出学习得到的
    多个回归模型;
    所述获取通过回归算法从样本数据中学习得到的回归模型,包括:
    对所述多个回归模型分别进行预测效果评估,从所述多个回归模型中选
    择出评估效果最好的回归模型作为获取到的回归模型。
    7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法,其特征在于,所述指标统
    计数据,包括:运营指标统计数据、粉丝指标统计数据、文章指标统计数据
    和互动指标统计数据。
    8.根据权利要求1至6中任一项所述的方法,其特征在于,所述指标统
    计数据,包括:粉丝对公众账号的上行行为指标统计数据、公众账号支付指
    标统计数据、公众账号对粉丝的下行消息指标统计数据。
    9.一种公众账号的质量评价装置,其特征在于,包括:
    模型获取???,用于获取通过回归算法从样本数据中学习得到的回归模
    型,所述样本数据包括:公众平台中的多个公众账号以及所述多个公众账号
    对应的指标统计数据;
    模型预测???,用于将待评价的公众账号输入到所述回归模型中,通过
    所述回归模型对所述待评价的公众账号进行分数值预测;
    质量评价???,用于获取所述回归模型预测后输出的分数值作为所述待
    评价的公众账号的质量分数。
    10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述公众账号的质量评
    价装置,还包括:数据获取??楹湍P脱盗纺??,其中,
    所述数据获取???,用于所述模型获取??榛袢⊥ü毓樗惴ù友臼?br />据中学习得到的回归模型之前,从公众平台中获取到多个公众账号以及所述
    多个公众账号对应的指标统计数据;
    所述模型训练???,用于以所述多个公众账号以及所述多个公众账号对
    应的指标统计数据作为样本数据,通过回归算法对回归模型进行训练学习,
    输出学习得到的回归模型。
    11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述模型训练???,包
    括:
    数据分类???,用于将样本数据分为两类,得到训练样本数据和测试样
    本数据,所述训练样本数据包括:训练公众账号以及所述训练公众账号对应
    的指标统计数据,所述测试样本数据包括:测试公众账号以及所述测试公众
    账号对应的指标统计数据,其中,从公众平台获取到的所述多个公众账号分
    为两类:所述训练公众账号和所述测试公众账号;
    第一模型处理???,用于使用所述训练样本数据,通过回归算法对所述
    回归模型进行特征工程分析得到回归模型的第一特征数据,根据所述回归模
    型的第一特征数据对所述回归模型进行预测优化后输出训练完成的回归模
    型;
    第二模型处理???,用于使用所述测试样本数据,通过所述回归算法对
    所述训练完成的回归模型进行特征工程分析得到回归模型的第二特征数据,
    根据所述回归模型的第二特征数据对所述回归模型进行评测优化后输出学习
    得到的回归模型。
    12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述模型训练???,还
    包括:数据标注??楹褪萆秆∧??,其中,
    所述数据标注???,用于所述第一模型处理??槭褂盟鲅盗费臼?,
    通过回归算法对所述回归模型进行特征工程分析得到回归模型的第一特征数
    据之前,对所述训练样本数据和所述测试样本数据分别进行数据标注,得到
    标注后的训练样本数据和标注后的测试样本数据;
    所述数据筛选???,用于对所述标注后的训练样本数据和所述标注后的
    测试样本数据分别进行数据筛选。
    13.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述第一模型处理模
    块,包括:
    重要性分析???,用于对所述训练样本数据中所述训练公众账号对应的
    指标统计数据按照特征重要性进行筛选分析,将筛选出来的特征数据写入质
    量特征列表;
    稳定性分析???,用于判断所述质量特征列表中的特征数据在历史时间
    段内是否发生变化,将所述质量特征列表中按照稳定性从高到低输出的特征
    数据作为所述回归模型的第一特征数据。
    14.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述模型训练???,具
    体用于以所述多个公众账号以及所述多个公众账号对应的指标统计数据作为
    样本数据,通过回归算法分别对多个回归模型进行训练学习,输出学习得到
    的多个回归模型;
    所述模型获取???,具体用于对所述多个回归模型分别进行预测效果评
    估,从所述多个回归模型中选择出评估效果最好的回归模型作为获取到的回
    归模型。
    15.根据权利要求9至14中任一项所述的装置,其特征在于,所述指标
    统计数据,包括:运营指标统计数据、粉丝指标统计数据、文章指标统计数
    据和互动指标统计数据。
    16.根据权利要求9至14中任一项所述的装置,其特征在于,所述指标
    统计数据,包括:粉丝对公众账号的上行行为指标统计数据、公众账号支付
    指标统计数据、公众账号对粉丝的下行消息指标统计数据。

    关 键 词:
    一种 公众 账号 质量 评价 方法 装置
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