网络信息关注度评估方法及装置制造方法及图纸

技术编号:15032653 阅读:110 留言:0更新日期:2017-04-05 08:58
本发明专利技术实施例提供一种网络信息关注度评估方法及装置。该方法包括:统计曝光目标网络信息的第一用户集;统计样本库中曝光了目标网络信息的第二用户集;计算第二用户集中目标人群的第一比例,计算第三用户集中目标人群的第二比例;依据第一比例和第二比例计算目标网络信息被目标人群曝光的概率。本发明专利技术实施例通过统计曝光目标网络信息的第一用户集,以及样本库中曝光了目标网络信息的第二用户集,计算第二用户集中目标人群的第一比例,以及第一用户集中除第二用户集剩余的用户集中目标人群的第二比例,依据第一比例和第二比例计算目标网络信息被目标人群曝光的概率,提高了网络信息关注度评估精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及计算机
,尤其涉及一种网络信息关注度评估方法及装置
技术介绍
随着计算机技术的发展,用户可通过电视的智能电视浏览网页或者使用APP,曝光并查看的网络信息,设备标识信息作为存储在用户本地终端上的数据记录用户浏览某一网络信息的行为。某一网络信息每天被浏览的次数可能成千上万,对应生成成千上万个设备标识信息,由于从成千上万个设备标识信息中统计目标人群的比例的工作量较大,现有技术建立了样本库,样本库包括多个样本用户分别对应的设备标识信息,依据样本库中每个设备标识信息记录的样本用户浏览的网络信息,判断该样本用户是否浏览过目标网络信息,并统计出样本库中浏览过目标网络信息的样本用户的个数,并将浏览过目标网络信息的样本用户中目标人群的比例作为目标网络信息被目标人群浏览过的概率。由于样本库中样本用户的个数较少,样本库中浏览过目标网络信息的样本用户的个数更少,用较少的样本用户评估目标网络信息被目标人群浏览过的概率,导致评估出的目标网络信息被目标人群浏览过的概率不精准,降低了网络信息关注度评估精度。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种网络信息关注度评估方法及装置,以提高网络信息关注度评估精度。本专利技术实施例的一个方面是提供一种网络信息关注度评估方法,包括:统计曝光目标网络信息的第一用户集;统计样本库中曝光了所述目标网络信息的第二用户集,所述样本库包括多个样本用户;计算所述第二用户集中目标人群的第一比例,计算第三用户集中目标人群的第二比例,所述第三用户集是所述第一用户集中除所述第二用户集剩余的用户集;依据所述第一比例和所述第二比例计算所述目标网络信息被所述目标人群曝光的概率。本专利技术实施例的另一个方面是提供一种网络信息关注度评估装置,包括:统计模块,用于统计曝光目标网络信息的第一用户集;统计样本库中曝光了所述目标网络信息的第二用户集,所述样本库包括多个样本用户;计算模块,用于计算所述第二用户集中目标人群的第一比例,计算第三用户集中目标人群的第二比例,所述第三用户集是所述第一用户集中除所述第二用户集剩余的用户集;依据所述第一比例和所述第二比例计算所述目标网络信息被所述目标人群曝光的概率。本专利技术实施例提供的网络信息关注度评估方法及装置,通过统计曝光目标网络信息的第一用户集,以及样本库中曝光了目标网络信息的第二用户集,计算第二用户集中目标人群的第一比例,以及第一用户集中除第二用户集剩余的用户集中目标人群的第二比例,依据第一比例和第二比例计算目标网络信息被目标人群曝光的概率,相比于用较少的样本用户评估目标网络信息被目标人群浏览过的概率,提高了网络信息关注度评估精度。附图说明图1为本专利技术实施例提供的网络信息关注度评估方法流程图;图2为本专利技术实施例提供的网络信息关注度评估装置的结构图。具体实施方式图1为本专利技术实施例提供的网络信息关注度评估方法流程图。本专利技术实施例针对样本库中样本用户的个数较少,样本库中浏览过目标网络信息的样本用户的个数更少,用较少的样本用户评估目标网络信息被目标人群浏览过的概率,导致评估出的目标网络信息被目标人群浏览过的概率不精准,降低了网络信息关注度评估精度,提供了网络信息关注度评估方法,该方法具体步骤如下:步骤S101、统计曝光目标网络信息的第一用户集;在本专利技术实施例中用户通过智能电视浏览网页或使用APP,并曝光其感兴趣的网络信息,用户通过智能电视每曝光一次网络信息,通过设备标识信息信息可以统计出目标网络信息被曝光的次数,以及曝光目标网络信息的用户,具体地,曝光目标网络信息的所有用户作为第一用户集。步骤S102、统计样本库中曝光了所述目标网络信息的第二用户集,所述样本库包括多个样本用户;本专利技术实施例还建立了样本库,该样本库包括多个样本用户,该多个样本用户可以是随机选取的用户,不一定都曝光过目标网络信息,根据样本用户对应的设备标识信息信息判断该样本用户是否曝光过该目标网络信息,并将样本库中曝光了所述目标网络信息的样本用户构成第二用户集。步骤S103、计算所述第二用户集中目标人群的第一比例,计算第三用户集中目标人群的第二比例,所述第三用户集是所述第一用户集中除所述第二用户集剩余的用户集;目标人群具体可以为某一年龄段的女性,还可以是符合其他特征的用户人群,优选的,本专利技术实施例选用的目标人群是20岁到30岁的女性,计算所述第二用户集中目标人群的第一比例,即计算样本库中曝光了所述目标网络信息的样本用户中20岁到30岁的女性所占的比例;所述第三用户集是所述第一用户集中除所述第二用户集剩余的用户集,计算第三用户集中目标人群的第二比例,即计算曝光了目标网络信息的用户中除了样本库中被击中的样本用户之外的用户中20岁到30岁的女性所占的比例,样本库中被击中的样本用户即是样本库中曝光了所述目标网络信息的样本用户。步骤S104、依据所述第一比例和所述第二比例计算所述目标网络信息被所述目标人群曝光的概率。所述依据所述第一比例和所述第二比例计算所述目标网络信息被所述目标人群曝光的概率,包括:计算所述第一比例和所述第二比例的加权和,将所述加权和作为所述目标网络信息被所述目标人群曝光的概率。例如,样本库中曝光了所述目标网络信息的样本用户中20岁到30岁的女性所占的第一比例为40%,曝光了目标网络信息的用户中除了样本库中被击中的样本用户之外的用户中20岁到30岁的女性所占的第二比例为50%,按照预设的权重如0.6和0.4计算第一比例40%和第二比例50%的加权和40%*0.6+50%*0.4=44%,该加权和作为所述目标网络信息被所述目标人群曝光的概率,即目标网络信息被20岁到30岁的女性曝光的概率为44%。本专利技术实施例通过统计曝光目标网络信息的第一用户集,以及样本库中曝光了目标网络信息的第二用户集,计算第二用户集中目标人群的第一比例,以及第一用户集中除第二用户集剩余的用户集中目标人群的第二比例,依据第一比例和第二比例计算目标网络信息被目标人群曝光的概率,相比于用较少的样本用户评估目标网络信息被目标人群浏览过的概率,提高了网络信息关注度评估精度。在上述实施例的基础上,所述第一用户集包括曝光过所述目标网络信息的用户对应的第一设备标识信息,所述第一设备标识信息包括用户行为信息,所述样本库包括各个样本用户对应的第二设备标识信息,所述第二设备标识信息包括样本用户行为信息和样本用户基本信息。所述计算第三用户集中目标人群的第二比例,包括:判断所述第三本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种网络信息关注度评估方法,其特征在于,包括:统计曝光目标网络信息的第一用户集;统计样本库中曝光了所述目标网络信息的第二用户集,所述样本库包括多个样本用户;计算所述第二用户集中目标人群的第一比例,计算第三用户集中目标人群的第二比例,所述第三用户集是所述第一用户集中除所述第二用户集剩余的用户集;依据所述第一比例和所述第二比例计算所述目标网络信息被所述目标人群曝光的概率。

【技术特征摘要】
1.一种网络信息关注度评估方法,其特征在于,包括:
统计曝光目标网络信息的第一用户集;
统计样本库中曝光了所述目标网络信息的第二用户集,所述样本库包括多个样本用
户;
计算所述第二用户集中目标人群的第一比例,计算第三用户集中目标人群的第二比
例,所述第三用户集是所述第一用户集中除所述第二用户集剩余的用户集;
依据所述第一比例和所述第二比例计算所述目标网络信息被所述目标人群曝光的概
率。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一用户集包括曝光过所述目标网络
信息的用户对应的第一设备标识信息,所述第一设备标识信息包括用户行为信息,所述样
本库包括各个样本用户对应的第二设备标识信息,所述第二设备标识信息包括样本用户行
为信息和样本用户基本信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述计算第三用户集中目标人群的第二比
例,包括:
判断所述第三用户集中每个第一设备标识信息对应的用户行为信息是否与所述样本
库中任意一个第二设备标识信息对应的样本用户行为信息相同,若相同,则将所述第二设
备标识信息对应的样本用户基本信息作为所述第一设备标识信息对应的用户基本信息;
依据所述第三用户集中第一设备标识信息对应的所述用户基本信息统计所述目标人
群在所述第三用户集中所占的第二比例。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述依据所述第一比例和所述第二比例计
算所述目标网络信息被所述目标人群曝光的概率,包括:
计算所述第一比例和所述第二比例的加权和,将所述加权和作为所述目标网络信息被
所述目标人群曝光的概率。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,所述依据所述第一比例和所述第
二比例计算所述目标网络信息被所述目标人群曝光的概率之后,还包括:
依据所述概率计算iGRP值和Reach值,其中,PV1表示所述目标网络信息被曝光的总次数,PV2表示曝光所述目标网络信息的用户个数,
TA%表示所述概率,W表示所述目标网络信息在网络中存在的稳定率,T表示所述样本库中
所述目标人群...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈琛耿龙李哲骁
申请(专利权)人:精硕世纪科技北京有限公司
类型:发明
国别省市:北京;11

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