[发明专利]数据的处理方法、装置、电子设备、存储介质

说明书

本公开关于一种数据的处理方法和装置，其中，所述方法包括：根据每个对象的互动数据生成每个对象对的互动指数，对象对包含存在互动行为的两个对象，互动指数表示对象对的两个对象之间互动行为的频繁程度；根据每个对象对的互动指数对每个对象对进行聚类处理，根据聚类结果从社交对象中选择出关键意见领袖。本公开既避免了直接将粉丝数较多的对象作为关键意见领袖，又不会只根据静态关注关系选择出关键意见领袖，而是利用对象的互动数据生成的表示对象之间互动行为的频繁程度的互动指数，先对对象对进行聚类处理，进而根据聚类结果选择出关键意见领袖，实现了依据对象之间的互动行为的频繁程度来选择出关键意见领袖，提高了关键意见领袖的准确度。

技术领域

本公开涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种数据的处理方法和装置，以及一种电子设备、一种存储介质。

背景技术

在对象关系分析的场景中，通过分析由对象间关系构建的社区结构，找出关键意见领袖（Key Opinion Leader，简称KOL），并通过对关键意见领袖进行运营管理，以掌握整个对象群体的动态。关键意见领袖通常被定义为：拥有更多、更准确的社会信息，且为相关群体所接受或信任，并对该群体的各种行为有较大影响力的人。

相关技术中，往往会选择粉丝数较多的对象作为关键意见领袖，或者，根据对象之间的静态关注关系选择出关键意见领袖，相关技术选择出的关键意见领袖不准确，导致关键意见领袖无法体现出对整个对象群体的影响力和贡献度的问题。

发明内容

本公开提供了一种数据的处理方法和装置，以及一种电子设备、一种存储介质，以至少解决相关技术中关键意见领袖选择不准确，导致关键意见领袖无法体现出对整个对象群体的影响力和贡献度的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供了一种数据的处理方法，包括：获取社交对象中每个对象的互动数据；根据每个所述对象的互动数据，生成每个对象对的互动指数，所述对象对包含存在互动行为的两个所述对象，所述互动指数表示所述对象对的两个所述对象之间互动行为的频繁程度；根据每个所述对象对的互动指数，对每个所述对象对进行聚类处理，根据聚类结果从所述社交对象中选择出关键意见领袖。

可选地，所述根据每个所述对象的互动数据，生成每个对象对的互动指数，包括：从每个所述对象的互动数据中，统计得到每个所述对象对中的两个所述对象在各互动维度下的指标值，所述互动维度包含以下至少之一：点赞维度、关注维度、评论维度、分享维度；根据所述指标值，生成每个所述对象对的互动指数。

可选地，所述根据所述指标值，生成每个所述对象对的互动指数，包括：针对每个所述对象对中的两个所述对象，将相同所述互动维度下的指标值相加，得到各所述互动维度下的指标值之和；对各所述互动维度下的指标值之和执行归一化操作；将归一化操作后的各所述互动维度下的指标值之和相加，对应得到每个所述对象对的互动指数。

可选地，所述根据每个所述对象对的互动指数，对每个所述对象对进行聚类处理，根据聚类结果从所述社交对象中选择出关键意见领袖，包括：根据每个所述对象对的互动指数，创建原始社区结构；按照预设的聚类算法对所述原始社区结构进行聚类划分，得到多个子社区结构；从多个所述子社区结构中，选择出所述关键意见领袖。

可选地，所述根据每个所述对象对的互动指数，创建原始社区结构，包括：连接所述互动指数大于预设指数阈值的每个所述对象对中的两个所述对象，对应得到每个所述对象对的边；将每个所述对象对的互动指数，对应作为所述边的权重；根据所述边和所述边的权重创建所述原始社区结构。