[发明专利]频道、群组及群组用户的活跃度判定方法、系统、终端

说明书

本发明公开一种频道、群组及群组用户的活跃度判定方法、系统、终端，涉及网络数据处理技术领域。获取观测时间内的频道、群组或群组用户的数据，根据所述数据获取观测时间内的交互量概率分布，对获取的所述交互量概率分布数据进行数预处理；获得用户活跃度区间分布数据，基于获得的所述用户活跃度区间分布数据进行活跃度判别。本发明有助于快速、准确的判定频道、群组和群组用户的活跃度，有助于挖掘群组和群组用户之间的关系，能够方便从群组中获取到调动群组活跃度的成员。

技术领域

本发明涉及网络数据处理技术领域，尤其涉及一种频道、群组及群组用户的活跃度判定方法、系统、终端。

背景技术

目前，随着网络平台所提供的交互方式和服务应用模式的多样化发展，网络平台逐渐分化为新闻媒体类、社交论坛类和即时通讯类，为了研究不同活跃度用户的行为，构造了一种频道、群组及群组用户的活跃度判定模型。

一方面，通过对频道、群组及群组用户的活跃度进行判定，分析活跃用户的用户行为、用户心理以及预测用户有极大的帮助。另一方面，本发明设计的活跃度判定方法、系统、终端不仅能实现实时分析功能，同时支持频道、群组及群组用户共三大对象的活跃度判定分析，涉及的业务范围较已发表论文或专利更广泛。

目前同时涉及频道、群组以及群组用户的活跃度判定方法较少，在已发表论文或专利中，活跃度判定方法、系统、终端的设计基本上都是围绕解决两方面问题，其一，主要针对个体用户进行活跃度判定，其二，判定方法主要集中在针对用户浏览页面的行为进行活跃度判定，并未考虑同时针对频道、群组等业务范围以及发文、转发、评论等多样化网络互动行为来构造活跃度判定系统。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：

(1)当前活跃度判定系统所涉及的统计范围有限，局限于针对个体用户进行活跃度判定，忽略了频道、群组等日益增多的国外统计范围，无法覆盖国内外所有常用网络平台。

(2)当前活跃度判定系统考虑到的因素有限，局限于用户浏览页面的行为，缺少对用户其他行为诸如发文、转发、评论等影响因素的考量。

(3)对于频道、群组和群组用户活跃度的判定，仅添加浏览行为作为影响因素是判定模型的综合性较弱，需要对频道、群组以及群组用户的多种具有共性的行为进行分析和整理，将国内外互联网网络行为耦合整理，以最大程度保证判定因素的完整性。

解决以上问题及缺陷的难度为：

为解决国内外网络平台多种研究对象的网络互动行为，需要有足够大量的数据源作为支撑，在此基础上对频道、群组和群组用户的行为进行分析整理，将权重最高的行为影响因素提取出来。因此前期的数据分析工作较复杂，且数据量巨大，对计算机性能要求较高。

解决以上问题及缺陷的意义为：

(1)在前期数据分析阶段，对频道、群组和群组用户的用户行为进行分析，将影响权重最高的行为因素提取出来，有利于支撑后期判定模型的拟合和迭代工作，对于提升判定系统的准确度有重要意义。

(2)构建能同时判定频道、群组和群组用户活跃度的系统，可以有效覆盖目前已有网络平台社交媒体的绝大部分的研究对象，对频道、群组和群组用户等对象具有普适性的判定方法。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本发明公开实施例提供了一种频道、群组及群组用户的活跃度判定方法、系统、终端。所述技术方案如下：

根据本发明公开实施例的第一方面，提供一种频道、群组及群组用户的活跃度判定方法，应用于信息数据处理终端，所述频道、群组及群组用户的活跃度判定方法包括：

获取观测时间内的频道、群组或群组用户的数据，根据所述数据获取观测时间内的交互量概率分布，对获取的所述交互量概率分布数据进行数预处理；获得用户活跃度区间分布数据，基于获得的所述用户活跃度区间分布数据进行活跃度判别。