[发明专利]一种对象选取方法及计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 202010754199.2 申请日: 2020-07-30
公开(公告)号: CN111767473A 公开(公告)日: 2020-10-13
发明(设计)人: 王伟;杨海力 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F16/9536 分类号: G06F16/9536;G06Q50/00
代理公司: 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 代理人: 高天华;张颖玲
地址: 518000 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 对象 选取 方法 计算机 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种对象选取方法,其特征在于,包括:

获取全量对象中的每个对象的历史触达对象、历史分享次数和历史触达次数;所述历史触达对象表征进行信息分享时所述每个对象所触达的对象,所述历史触达次数表征所述历史触达对象被触达的次数,所述历史分享次数表征所述每个对象的信息分享的次数;

基于所述历史触达对象、所述历史分享次数和所述历史触达次数,针对所述全量对象中的每个对象确定出影响力画像;所述影响力画像信息表征所述每个对象的社交传播影响力;

利用所述影响力画像,从所述全量对象中挑选出种子对象。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述历史触达对象、所述历史分享次数和所述历史触达次数,针对所述全量对象中的每个对象确定出影响力画像,包括:

利用所述历史触达对象、所述历史分享次数和所述历史触达次数,构造出所述全量对象对应的全量圈层;其中,圈层由所述每个对象的社交传播影响力涵盖的对象组成;

基于所述全量圈层,为所述全量对象中的每个对象确定出所述影响力画像。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述全量圈层,为所述全量对象中的每个对象确定出所述影响力画像,包括:

对所述每个对象在所述全量圈层中的出现频率进行排序,得到所述每个对象的第一出现频率次序;

利用所述第一出现频率次序,生成所述全量对象中的所述每个对象的影响力画像。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,所述全量对象对应有全量圈层;所述利用所述影响力画像,从所述全量对象中挑选出种子对象,包括:

利用所述影响力画像,从所述全量对象中挑选出核心种子对象;

根据所述核心种子对象,从所述全量圈层中挑选出所述核心种子对象对应的圈层;

从所述核心种子对象对应的圈层中筛选出辅助种子对象;所述辅助种子对象用于在所述核心种子对象未被激活时来触达所述核心种子对象对应的圈层。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述利用所述影响力画像,从所述全量对象中挑选出核心种子对象,包括:

利用所述影响力画像提取出所述全量对象中影响力最高的对象,作为候选核心对象;

从所述全量圈层中,筛选出不包含所述候选核心对象的其他圈层;

重复将所述其他圈层作为新的全量圈层,并提取所述新的全量圈层中影响力最高的新的候选核心对象的过程,直至所述新的全量圈层为空时,得到至少一个新的候选核心对象;

将所述候选核心对象和所述至少一个新的候选核心对象,作为所述核心种子对象。

6.根据权利要求4或5所述的方法,其特征在于,所述从所述核心种子对象对应的圈层中筛选出辅助种子对象,包括:

将所述核心种子对象对应的圈层中除所述核心种子对象之外的对象进行提取,得到至少一个其他对象;

对所述至少一个其他对象中的每个其他对象的出现频率进行排序,得到所述每个其他对象的第二出现频率次序;

依据所述第二出现频率次序,从所述至少一个其他对象中提取所述辅助种子对象。

7.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述利用所述历史触达对象、所述历史分享次数和所述历史触达次数,构造出所述全量对象对应的全量圈层,包括:

利用所述历史触达对象、所述历史分享次数和所述历史触达次数,构造出所述全量对象对应的全量有向图;其中,所述全量有向图由至少一条带权重的有向边组成,所述至少一条带权重的有向边记录了所述每个对象对应的节点激活其他对象对应的节点的激活路径和激活概率;

根据所述全量有向图,构造出所述全量对象对应的全量圈层。

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