[发明专利]一种基于随机森林模型的微信公众号ROI预估方法及装置

权利要求书

1.一种基于随机森林模型的微信公众号ROI预估方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、分别提取多个微信公众号的用户活跃数据和文本数据；

S2、将所述文本数据与预设文本词库相比较，以获取文本数据是否为广告、情感是否积极的特征信息；

S3、将所述用户活跃数据、步骤S2获得的所述特征信息和其对应微信公众号的ROI是否高于预设值的特征信息输入到所述随机森林模型，从而训练所述随机森林模型；

S4、预估时，输入待预测公众号的特征信息和所述用户活跃数据到训练完成的随机森林模型，输出ROI符合预设要求的概率值；所述用户活跃数据包括阅读数、点赞数和留言数；所述文本词库包括积极情感词库、消极情感词库和广告词库；

步骤S3中，所述训练所述随机森林模型具体为：

根据所述阅读数是否高于预设阅读数，将多个微信公众号分为A1类和A2类；

根据所述点赞数是否高于预设点赞数，将多个微信公众号分为B1类和B2类；

根据比较所述文本数据中的积极情感词的数量是否高于消极情感词的数量，将多个微信公众号分为C1类和C2类；

根据所述文本数据中广告词是否多于预设数量，将多个微信公众号分为D1类和D2类；

根据微信公众号的ROI是否高于预设值，将多个微信公众号分为E1类和E2类，同时检测E1类或E2类中的微信公众号在分别满足A1类、A2类、B1类、B2类、C1类、C2类、D1类和D2类中任意1～8种条件的比例是否高于50％；

当E1类公众号高于50％时，将ROI高于预设值作为输入待测试公众号的用户活跃数据和文本数据时的满足对应条件时ROI输出结果；

当E2类公众号高于50％时，将ROI低于预设值作为输入待测试公众号的用户活跃数据和文本数据时的满足对应条件时ROI输出结果。

2.如权利要求1所述的一种基于随机森林模型的微信公众号ROI预估方法及装置，其特征在于：步骤S3中，所述预设值为2。

3.一种基于随机森林模型的微信公众号ROI预估装置，其特征在于：包括：

数据采集模块，其用于分别提取多个微信公众号的用户活跃数据和文本数据；

数据处理模块，其用于将所述文本数据与预设文本词库相比较，以获取文本数据是否为广告、情感是否积极的特征信息；

随机森林模型，其用于通过将所述用户活跃数据、步骤S2获得的所述特征信息输入和其对应微信公众号的ROI是否高于预设值的特征信息到所述随机森林模型进行模型训练，并且在训练完成后对待预估微信公众号进行ROI是否高于预设值的概率值；所述用户活跃数据包括阅读数、点赞数和留言数；所述文本词库包括积极情感词库、消极情感词库和广告词库；所述训练所述随机森林模型具体为：

根据所述阅读数是否高于预设阅读数，将多个微信公众号分为A1类和A2类；

根据所述点赞数是否高于预设点赞数，将多个微信公众号分为B1类和B2类；

根据比较所述文本数据中的积极情感词的数量是否高于消极情感词的数量，将多个微信公众号分为C1类和C2类；

根据所述文本数据中广告词是否多于预设数量，将多个微信公众号分为D1类和D2类；

根据微信公众号的ROI是否高于预设值，将多个微信公众号分为E1类和E2类，同时检测E1类中的微信公众号在分别满足A1类、A2类、B1类、B2类、C1类、C2类、D1类和D2类中任意1～8种条件的百分比，并将其作为输入待测试公众号的用户活跃数据和文本数据时的满足对应条件时ROI输出结果。

4.如权利要求3所述的一种基于随机森林模型的微信公众号ROI预估装置，其特征在于：所述预设值为2。