[发明专利]一种确定事件角色影响力指数的方法、装置及存储介质

说明书

本发明提供一种确定事件角色影响力指数的方法、装置及存储介质，包括：对各角色类别中的角色个体划分为一级指标和二级指标；根据角色类别及特定限制信息，提取所有满足所述限制信息的角色个体对应的二级指标中各指标的数值，计算并形成信息矩阵；对所提取形成的信息矩阵，利用熵权法计算二级指标的权重；针对二级指标权重利用变异系数法计算一级指标权重；将每个二级指标权重与其对应一级指标权重相乘，得到每个二级指标的综合权重；将目标角色个体的各二级指标对应的值与每个二级指标的综合权重相乘求和，得到所述目标角色个体的影响力指数。通过本发明的方法，能够计算出事件角色影响力，用于各领域角色影响力量化分析。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种确定事件角色影响力指数的方法、装置及存储介质。

背景技术

目前的影响力衡量方法大多是针对某一具体问题所提出的，在问题解决后便难以得到再次应用，且几乎没有对特定领域角色影响力进行衡量的方法。且在当前所提出的影响力衡量方法中大多采用单一的熵权法计算指标权重。

发明内容

基于上述存在的问题，本发明提供一种确定事件角色影响力指数的方法、装置及存储介质，用以解决现有的影响力衡量方式无法普遍适用的问题。

一方面，本发明提出一种确定事件角色影响力指数的方法，包括：

分别对各角色类别中的角色个体进行多维度描述，并将所述多维度分别作为一级指标；所述每类角色中包含至少两个角色个体；

分别将每一维度的一级指标，再划分为至少两个可量化二级指标，形成两级量化指标；所述两级量化指标的数值根据限制信息变化，所述限制信息包括时间、地理区域；

获取角色类别及特定限制信息；

根据所述角色类别及特定限制信息，提取所有满足所述限制信息的角色个体对应的二级指标中各指标的数值，计算并形成信息矩阵；

对所提取形成的信息矩阵，利用熵权法计算二级指标的权重；

针对二级指标权重利用变异系数法计算一级指标权重；

将每个二级指标权重与其对应一级指标权重相乘，得到每个二级指标的综合权重；

将目标角色个体的各二级指标对应的值与每个二级指标的综合权重相乘求和，得到所述目标角色个体的影响力指数。

所述的方法中，所述根据所述角色类别及特定限制信息，提取所有满足所述特定限制信息的角色个体对应的二级指标中各指标的数值，计算并形成信息矩阵包括：

将各角色类别中的每个角色个体p划分为n个维度的一级指标，再将每一维度一级指标分别细化为m_k(0＜k≤n)个可量化的二级指标，则二级指标共MK个，MK＝sum(m_k)(0＜k≤n)；

将所有事件形成事件集合S；

通过角色类别及特定限制信息对事件集合S中的事件进行筛选，选出满足所述特定角色类别及限制信息的事件，形成事件子集S1，；

对于角色类别中的每一个角色个体，针对n个维度，MK个指标对集合S1中对相对应的指标数据进行提取，角色类别中第i个角色个体信息存入矩阵A中的第i行，矩阵A中的元素x_ij表示第i个角色个体对应于第j个指标数据值的情况，遍历角色类别中的每一个角色个体进行信息提取，形成信息矩阵A[][MK]。

所述的方法中，所述利用熵权法计算二级指标的权重；针对二级指标的权重利用变异系数法计算一级指标权重，将每个二级指标权重与其对应一级指标权重相乘，得到每个一级指标的综合权重，具体为：