[发明专利]根据社交媒体和其它数字轨迹对动作、结果和目标实现进行建模

说明书

提供了一种系统、方法和计算机存储介质，用于分析来自大量社交媒体用户的大量社交媒体数据，并构建每个用户的时间线内发生的一个或多个事件之间的相关数据模型。提取指向大量社交媒体用户的个人经验的社交媒体帖子。基于社交媒体用户的个人经验，为每个社交媒体用户生成事件时间线。针对特定的感兴趣事件分析事件时间线，以测量在时间线内发生的事件和特定的感兴趣事件之间的相关性。利用测量出的相关性，由此构建相关数据模型。相关数据模型可以用于通过一个或多个系统、以主动或被动方式应用于决策制定运算。

背景技术

技术辅助的决策制定在现代社会生活中变得越来越常见。用户依靠技术通过利用来自诸如社交媒体、博客、移动应用等的源的数据来按需研究产品和/或服务评论。这些现有的技术可以向用户提供非常特定的经验数据用于进行更明智的决策。然而，这些技术中的许多受限于在用户确切知道他们在寻找什么时向用户提供信息。特别地，社交媒体用作公共可用数据的巨大资源，用户借此经由社交媒体帖子来共享他们的个人经验。从社交媒体收集到的数据可以覆盖与特定事件、动作、目标、产品、服务或其它感兴趣主题相关的个人经验的广泛范围。然而，用户一般受限于基于感兴趣的关键词、利用简单的搜索查询来解析社交媒体数据，简单的搜索查询缩小了可用于评论的数据的范围。

发明内容

提供该“发明内容”是为了以简化形式介绍在下文具体实施方式中进一步描述的构思的精华。该发明内容并不旨在标识所要求保护技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用作帮助确定所要求保护技术方案的范围。

本发明的实施例一般涉及分析社交媒体经验数据来影响决策制定运算。提取多个社交媒体用户的经验社交媒体帖子。为每个社交媒体用户生成事件时间线。基于特定的感兴趣事件，为经历过该特定事件的社交媒体用户构造相关数据模型。将相关数据模型应用于对应于该特定的感兴趣事件的决策制定运算。

附图说明

通过示例而非限制在附图中示出本发明，在附图中类似的参考标记表示类似的元件，并且其中：

图1是适于在实现本发明的实施例时使用的示例性计算环境的框图；

图2是可以采用本发明实施例的示例性系统架构的框图；

图3是示出用于分析来自大量社交媒体用户的大量社交媒体数据、并构建在发生于每个用户时间线内的一个或多个事件之间的相关数据模型的方法的流程图；以及

图4是示出用于分析来自大量社交媒体用户的大量社交媒体数据、并构建在发生于每个用户时间线内的一个或多个事件之间的相关数据模型的方法的流程图。

具体实施方式

结合本文的特异性描述了本发明的技术方案以满足法定要求。然而，描述本身不旨在限制本专利的范围。而是，发明人已经料想到结合其它当前或将来的技术，所要求保护的技术方案还可以以其它方式实现，以包括与本文档中描述的步骤不同的步骤或类似的步骤组合。此外，虽然术语“步骤”和/或“框”在本文中可以用于表示所采用方法的不同元素，但是所述术语不应该被解释为暗示在本文公开的各种步骤当中或之间的任何特定的次序，除非明确描述了个体步骤的次序。

为了帮助个人进行他们的决策制定，已经开发了基于用户观点和评论向好奇的个人提供经验数据的一些技术。在个人基于他人对特定事件或项目的经验来寻求决策制定帮助时，个人通常参考评论站点、博客、产品和服务网页等。一般而言，这些资源受限于特定事件、服务或项目本身。然而，社交媒体是持续增长的资源，其包括针对每天经验、所采取动作及其后果的大量未分类的特定于用户的经验数据。许多社交媒体用户一般几乎每天(有时一天多次)公布或“发布”第一手经验。通常，这些社交媒体用户持续发布进行的、与特定事件或者先前或最终采取的动作看起来相关或不相关的事件。