[发明专利]社群文章影响力预测方法以及社群文章影响力预测装置

说明书

技术领域

本发明关于一种社群文章影响力预测方法，且特别是一种可快速预测社群文章的影响力以实时通知用户的社群文章影响力预测方法，以及使用其的社群文章影响力预测装置。

背景技术

随着科技迅速发展，信息的传递也变的更加方便且快速。社群媒体是民众发生的主要平台，也是政府与企业了解民意的重要管道。用户发表的文章可能会被广大的网络用户所观看并引起回响。具体来说，消费者在社群媒体上发表对于一产品的社群文章可能会对该产品造成良好的广告效果。或者，公众人物发表的社群文章可能会对特定对象造成负面的影响。

社群媒体的多样性高，例如微博、论坛、个人部落格、新闻网站或是电子商务网站等都是常见的社群媒体。每一个社群媒体都可能是重要舆情产生或散布的场所。为了了解社群文章被发表后会造成多少影响，目前已出现一种统计技术，可以持续追踪社群文章，并纪录社群文章扩散后影响了网络用户。举例来说，统计微博上的文章得到了多少网络用户的响应。换句话说，此统计技术可以统计并分析社群文章造成的广告效果。

然而，目前的统计技术存在着几个缺点。首先，目前的统计技术是统计社群文章扩散之后产生的影响力，故目前的统计技术并无法实时的判断社群文章的影响力。若社群文章对企业有高度的负面影响，目前的统计技术无法及时的通知企业，并让企业能实时做出处置。此外，目前的统计技 术仅能针对社群文章的文字进行分析。目前的统计技术并无法将社群文章的内容、作者以及近期发生的新闻事件一同纳入考虑。

发明内容

本发明实施例提供一种社群文章影响力预测方法。所述社群文章影响力预测方法用以预测社群文章的预测影响力。预测影响力系社群文章所获得的互动量的估计值。所述社群文章影响力预测方法包括以下步骤。步骤A：对社群文章执行议题分析，以分类社群文章所属的内容领域。步骤B：计算社群文章内的多个字词的字词权重，并根据所述字词权重获得社群文章的基础影响力。基础影响力系社群文章发表经过第一预设时间后所获得的互动量的初始估计值。步骤C：收集社群文章的作者的至少一作者历史文章，并根据作者历史文章的互动量计算第一影响力平均值。接着将第一影响力平均值与第一参考影响力平均值相减，以获得作者一般影响力修正量，其中第一参考影响力平均值为所有历史文章的互动量的平均值。步骤D：筛选作者在内容领域的至少一作者-领域历史文章，并根据作者-领域历史文章的互动量计算第二影响力平均值。接着将第二影响力平均值与第二参考影响力平均值相减，以获得作者领域影响力修正量，其中第二参考影响力平均值系此内容领域的所有历史文章的互动量的平均值。步骤E：根据基础影响力、作者一般影响力修正量以及作者领域影响力修正量，计算预测影响力。

本发明实施例提供一种社群文章影响力预测装置。所述社群文章影响力预测装置用以预测社群文章的预测影响力。预测影响力系社群文章所获得的互动量的估计值。所述社群文章影响力预测装置包括分析模块以及预测模块。预测模块包括基础影响力估计单元、第一影响力修正量产生单元以及运算单元。基础影响力估计单元与第一影响力修正量产生单元分别耦接于分析模块。运算单元耦接于基础影响力估计单元以及第一影响力修正量产生单元。分析模块用以对社群文章执行议题分析，以分类社群文章所属的内容领域。预测模块用以产生预测影响力。基础影响力估计单元用以 计算社群文章内的多个字词的字词权重，并根据所述字词权重获得社群文章的基础影响力。基础影响力系社群文章发表经过第一预设时间后所获得的互动量的初始估计值。第一影响力修正量产生单元用以产生作者一般影响力修正量以及作者领域影响力修正量。第一影响力修正量产生单元收集社群文章的作者的至少一作者历史文章，并根据作者历史文章的互动量计算第一影响力平均值。第一影响力修正量产生单元接着将第一影响力平均值与第一参考影响力平均值相减，以获得作者一般影响力修正量。第一参考影响力平均值为所有历史文章的互动量的平均值。第一影响力修正量产生单元筛选作者在此内容领域的至少一作者-领域历史文章，并根据作者-领域历史文章的互动量计算第二影响力平均值。第一影响力修正量产生单元接着将第二影响力平均值与第二参考影响力平均值相减，以获得作者领域影响力修正量。第二参考影响力平均值系内容领域的所有历史文章的互动量的平均值。运算单元用以根据基础影响力、作者一般影响力修正量以及作者领域影响力修正量计算预测影响力。

综上所述，本发明实施例所提供的社群文章影响力预测方法以及使用其的社群文章影响力预测装置，可以对社群文章进行分析，并在社群文章扩散前预测其影响力，进而迅速地通知需要知道此社群文章的实体。