基于即时通讯工具的社群关系分析方法及装置

    公开(公告)号:CN114117348A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111412510.6

    申请日:2021-11-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于即时通讯工具的社群关系分析方法,包括:根据即时通讯工具获取用户发送的社群信息的基本数据,所述基本数据包括与该用户发生社群关系的人员以及相对应的社群关系属性信息,基于所述社群关系属性信息计算用户与发生社群关系的人员的关系值,将关系值高的人员定义为密切人员;根据所述基本数据采用中心度算法计算用户的中心值,将中心值高的用户定义为中心点用户,并将各中心点用户对应的密切人员及相应的关系值以可视化的方式展示。本发明还公开了一种基于即时通讯工具的社群关系分析装置。本发明能够多维度、全方面分析每个人在社交圈中的社交关系和该人员在社交圈中的重要程度。

    微信公众号的影响力分析方法和系统

    公开(公告)号:CN106909637A

    公开(公告)日:2017-06-30

    申请号:CN201710079050.7

    申请日:2017-02-14

    CPC classification number: G06F17/30861 G06F17/3061

    Abstract: 本发明公开了一种微信公众号的影响力分析方法,包括如下步骤:步骤一、采集某一微信公众号下设定时间内发布的m篇文章中每篇文章的阅读数αi和点赞数βi,并计算阅读数和点赞数的转化率k=阅读总数/点赞总数;步骤二、当微信公众号下某篇文章的阅读数为100000+时,利用αx=k*βx计算得到文章的阅读数,其中αx为篇文章阅读数,βx为文章点赞数,设置单篇文章阅读数1×107为上限;步骤三、依据如下公式计算微信公众号的影响力权重:η为微信公众号的权威性权重;以用于对微信公众号发布信息的管理及对微信公众号的影响力的分析。本发明还公开了一种微信公众号的影响力分析系统。本发明极大地节省了人工成本,大幅度提高公众号影响力的分析效率。

    基于机器学习的微信公众号推荐方法及系统

    公开(公告)号:CN110990711B

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN201910392858.X

    申请日:2019-05-13

    Abstract: 本发明公开了基于机器学习的微信公众号推荐算法,包括:为训练文本标注标签,获取训练文本的关键词及关键词向量,对关键词向量进行聚类计算,获得簇,并确定簇的中心向量;采集公众号文本,获取公众号文本的关键词及关键词向量,根据关键词向量与中心向量的相似度确定公众号文本对应的标签,获得标签分析结果;根据目标用户的历史行为确定目标用户的喜好标签;从标签分析结果中选取与喜好标签相关的标签,将相关的标签对应的公众号文本推荐给目标用户。本发明还提供了基于机器学习的微信公众号推荐系统。本发明能够根据分析用户喜好,进而自动推荐合适的公众号,避免用户受各种良莠不齐的公众号干扰,避免花费过多时间用于挑选公众号文章。

    社交账号区域位置信息的识别方法和装置

    公开(公告)号:CN115357631A

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN202210668005.6

    申请日:2022-06-14

    Abstract: 本发明公开了一种社交账号区域位置信息的识别方法,其包括:采集社交账号的基本信息,所述基本信息至少包括:所在区域、个人简介;提取所在区域字段的内容,根据所在区域字段的内容得出位置信息,若无法得出位置信息,则采集社交账号的言论信息,提取言论信息发表时的定位经纬度,根据定位经纬度的地得出位置信息,若无法得出位置信息,则提取个人简介字段的内容,基于预设的位置匹配词在个人简介字段的内容中得出位置信息,若无法得出位置信息,则采集社交账号发表的文本信息,基于预设的位置匹配词在文本信息中得出位置信息。本发明可以通过账号注册时提供的位置信息、个人简介、经纬度、文本信息这四个维度进行区域位置分析。

    基于机器学习的微信公众号推荐算法及系统

    公开(公告)号:CN110990711A

    公开(公告)日:2020-04-10

    申请号:CN201910392858.X

    申请日:2019-05-13

    Abstract: 本发明公开了基于机器学习的微信公众号推荐算法,包括:为训练文本标注标签,获取训练文本的关键词及关键词向量,对关键词向量进行聚类计算,获得簇,并确定簇的中心向量;采集公众号文本,获取公众号文本的关键词及关键词向量,根据关键词向量与中心向量的相似度确定公众号文本对应的标签,获得标签分析结果;根据目标用户的历史行为确定目标用户的喜好标签;从标签分析结果中选取与喜好标签相关的标签,将相关的标签对应的公众号文本推荐给目标用户。本发明还提供了基于机器学习的微信公众号推荐系统。本发明能够根据分析用户喜好,进而自动推荐合适的公众号,避免用户受各种良莠不齐的公众号干扰,避免花费过多时间用于挑选公众号文章。

    基于微信群信息的数据分析系统

    公开(公告)号:CN108880980A

    公开(公告)日:2018-11-23

    申请号:CN201810403059.3

    申请日:2018-04-28

    Abstract: 本发明公开一种基于微信群信息的数据分析系统,包括:信息采集模块,其每隔预设时间按发送顺序采集一批预设数量的微信群消息的html标签;数据分析模块,其将信息采集模块采集到的html标签通过正则解析得出其中包含的每条群消息的属性,所述群消息属性包括群编号、群消息编号;缓存去重模块,其将每条群消息属性包含的群编号和群消息编号进行哈希运算得到哈希值,再将相邻两批次中的每条群消息的哈希值对比,若有重复部分,则将后一批次中哈希值重复的群消息删除;多媒体提取模块;对象存储模块;关键词提取模块;群消息库模块。本发明具有能将采集到的微信群消息数据进行分析和统计,最后直观的展示出来,可以有效、直观的监测微信群的优点。

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