一种面向移动短视频应用的用户影响力评价系统

    公开(公告)号:CN111932109B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202010784889.2

    申请日:2020-08-06

    Abstract: 本发明涉及一种面向移动短视频应用的用户影响力评价系统,属于数据挖掘技术领域。本方法充分考虑了移动短视频应用域内数据和多元化的域外新媒体平台数据,分别采集移动短视频应用域内的用户基本信息、短视频信息以及域外平台关联账号的粉丝数信息等,设计评估算法分别计算基于短视频质量的域内影响力值和基于传播潜力的域外影响力值,通过一定的权重合成最终的用户影响力值。所述方法对已有的单一平台数据来源的评价方法作出改进,考虑用户的跨平台传播潜力,以适应新媒体平台“矩阵式”传播的新形势,提高对移动短视频用户影响力评价的全面性和有效性,实现评价系统的自动化运行和实时更新。

    一种微博事件信息传播的连续动态预测方法

    公开(公告)号:CN107784387B

    公开(公告)日:2021-10-08

    申请号:CN201710843010.5

    申请日:2017-09-18

    Abstract: 本发明公开了一种微博事件信息传播的连续动态预测方法,属于数据挖掘领域。针对新浪微博,在目前给定传播信息的基础上,试图预测下一阶段的微博总数量;按小时划分事件传播,利用事件从发生到当前时间段内传播特征,如微博量、参与人数、微博情绪等,基于GBDT模型预测下一小时内事件微博传播的总数。本发明预测模型中最优时间段长度和微博特征组合,是在全面衡量各特征的贡献度和相关性的基础上筛选出来的,不仅能够有效提高模型预测精度,平均模型精度超过70%,还能减小计算复杂性,避免无用计算,有效支持针对事件的预警和干预措施。

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