[发明专利]对象指标的监测方法、电子装置及存储介质

说明书

本发明涉及数据处理技术，提供了一种对象指标的监测方法、电子装置及存储介质。该方法接收用户发出的监测对象指标的请求，获取待监测对象，实时从预先确定的数据源获取与待监测对象关联的文本信息，利用预设算法获取文本信息的关键词组并将输入预先训练的文本识别模型得到文本信息的类型，基于该文本信息的类型及第一预设计算规则计算得到对象的当前指标值，获取预设时间段内对象的预设数量的有效值，计算预设数量的有效值的均值作为对象的基础值，基于当前指标值、基础值、预设的标准化系数及第二预设计算规则计算得到对象的目标监测值反馈至用户。本发明可以提高对象指标监测的效率。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种对象指标的监测方法、电子装置及存储介质。

背景技术

跟公司相关的正面网络舆情可以提高公司的声誉，负面的网络舆情容易对公司造成负面效应给公司带来不利的影响，公司的舆情信息监测对该公司的发展具有重要的意义。现有技术中，对公司的舆情信息监测大多是通过人为获取信息根据经验对舆情做出判断及回应，但海量的舆情信息需要大量的阅读时间，导致对舆情监测效率低。

发明内容

鉴于以上内容，本发明提供一种对象指标的监测方法、电子装置及存储介质，其目的在于解决现有技术中监测对象指标效率低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种对象指标的监测方法，该方法包括：

接收步骤：接收用户发出的监测对象指标的请求，解析所述请求，获取请求中的待监测对象；

计算步骤：实时从预先确定的数据源获取与所述待监测对象关联的文本信息，利用预设算法获取所述文本信息的关键词组，将所述关键词组输入预先训练的文本识别模型得到所述文本信息的类型，基于该文本信息的类型及第一预设计算规则计算得到所述对象的当前指标值；

获取步骤：获取预设时间段内所述对象的预设数量的有效值，计算所述预设数量的有效值的均值，将该均值作为所述对象的基础值；及

反馈步骤：基于所述当前指标值、所述基础值、预设的标准化系数及第二预设计算规则计算得到所述对象的目标监测值，并将所述目标监测值反馈至所述用户。

优选的，所述基于该文本信息的类型及第一预设计算规则计算得到所述对象的当前指标值包括：

基于所述文本信息的类型获取该文本信息对应的预设权重、该文本信息所属的发布者预设权重，基于该文本信息对应的预设权重及所述发布者预设权重计算得到所述对象的第一指标值，再获取文本信息与所述对象的预设关联度值，基于所述第一指标值及所述预设关联度值计算得到所述对象的当前指标值。

优选的，所述基于所述第一指标值及所述预设关联度值计算得到所述对象的当前指标值包括：

将所述第一指标值与所述预设关联度值进行加权求和得到所述对象的当前指标值。

优选的，所述第二预设计算规则包括：

其中，K表示所述目标监测值，M表示所述当前指标值，N标识所述基础值，d表示所述预设的标准化系数。

优选的，所述预先训练的文本识别模型是通过卷积神经网络模型训练得到的，具体训练步骤包括：

从预设数据库获取预设数量的文本信息对应的关键词组，为各关键词组分配预设标签；

将各文本信息对应的关键词组作为变量X、各关键词组的预设标签作为因变量Y生成样本集，将所述样本集按照预设比例分成训练集及验证集；

利用所述训练集中的各所述变量X及各所述因变量Y对所述卷积神经网络模型进行训练，每隔预设周期使用所述验证集对所述卷积神经网络模型进行验证，利用所述验证集中各所述变量X及各所述因变量Y对该卷积神经网络模型的准确率进行验证；及