[发明专利]一种媒体画像生成方法和系统

权利要求书

1.一种媒体画像生成方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

监测目标媒体账号，获取目标媒体的推送数据；

根据推送数据可选择地获取目标媒体的公共画像数据；

可选择地建立至少一个目标媒体偏好画像分析模型，根据推送数据分析获取目标媒体偏好画像数据；

根据公共画像数据、偏好画像数据建立可视化的媒体画像。

2.根据权利要求1所述的一种媒体画像生成方法，其特征在于，所述公共画像数据包括基础数据，所述基础数据包括：目标媒体机构行政级别、目标媒体所属地域、目标媒体类型、目标媒体定位、目标媒体采用的语种数据。

3.根据权利要求1所述的一种媒体画像生成方法，其特征在于，所述公共画像数据包括生产力数据、传播力数据和影响力数据；

生产力数据获取方法包括如下步骤：获取目标媒体每一推送数据，并记录每一推送数据发布时间，计算所述目标媒体的推送频率，并对不同推送频率的目标媒体设置不同的生产力标签；

传播力数据获取方法包括如下步骤：计算目标媒体每一推送数据的传播要素，所述传播要素包括总阅读量、总点赞量、总转发量和总评论量数据，并对每一传播要素分别设置权值，计算每一传播要素和对应权值的乘积之和，获取传播力指数，根据传播力指数大小设置不同的传播力标签；

影响力数据获取方法包括如下步骤：计算目标媒体每一推送数据的影响要素，所述影响要素包括原粉丝数，新增粉丝数，单位时间新增粉丝数，对每一影响要素分别设置权值，计算每一影响要素和对应权值的乘积之和，获取影响力指数，根据影响力指数大小设置不同的影响力标签。

4.根据权利要求1所述的一种媒体画像生成方法，其特征在于，监控目标媒体账号不同渠道的推送数据，分别计算不同渠道相同的推送数据的生产力数据，用于计算目标媒体推送行为偏好数据。

5.根据权利要求4所述的一种媒体画像生成方法，其特征在于，所述推送行为偏好数据的生产方法包括如下步骤：

获取目标媒体账号在不同渠道的推送数据的推送时间和推送数量，并计算单位时间内目标媒体不同渠道的推送数量，计算每一渠道推送数量相对总推送数量的占比，用于获取所述推送行为偏好数据。

6.根据权利要求4所述的一种媒体画像生成方法，其特征在于，获取推送数据内容，采用文本分类算法对每一推送数据进行分类，并对每一分类后的推送数据设置分类标签，用于生成目标媒体的偏好画像数据；

其中所述分类方法包括如下步骤：

建立标注好的推送数据训练集、验证集和测试集，采用文本分类算法对所述训练集进行训练；

采用验证集调整所述文本分类算法的超参数调整；

采用测试集评估所述文本分类算法泛化能力，并形成分类模型；

将每一推送数据输入预设的分类模型，获取每一推送数据分类标签。

7.根据权利要求6所述的一种媒体画像生成方法，其特征在于，所述分类标签包括社会、生活、体育、娱乐、科技、军事、财经和时政，所述计算每一目标媒体推送数据中所述分类标签的种类和数量。

8.根据权利要求4所述的一种媒体画像生成方法，其特征在于，采用多个实体内容分析模型获取目标媒体推送数据的实体内容偏好，其中所述实体内容分析模型包括地域实体分析模型、人物实体分析模型和机构实体分析模型，将所述目标媒体推送数据分别输入所述地域实体分析模型、人物实体分析模型和机构实体分析模型中，用于获取所述目标媒体推送数据的地域实体标签、人物实体标签和机构实体标签，用于形成所述目标媒体的偏好画像数据。

9.根据权利要求4所述的一种媒体画像生成方法，其特征在于，获取目标媒体推送数据，并将推送数据输入突发事件分析模型，获取每一推送数据记载的突发事件的标签，用于形成所述目标媒体偏好画像数据。