一种策略调整的方法及装置与流程

本发明涉及数据处理
技术领域：
，具体涉及一种策略调整的方法及装置。
背景技术：
：现有技术中的舆情监测系统，是指通过爬虫技术按照预先设置的关键词库中的关键词，从互联网上对包含关键词的内容进行功能搜索和提取，对得到的文本进行清洗过滤，提取到文本的特征关键字，并提供搜索结果。然后通过人工的方式对搜索结果进行分析。现有技术中这种基于关键词的监控需要开发人员不断的增加关键词库中的关键词，需要过多的人工参与，自动化效率低下。技术实现要素：本发明实施例提供一种策略调整的方法，可以全自动的对指定业务的监测数据进行分析，进而动态调整该指定业务的信息策略，从而使该指定业务可以获得更好的投放效果。本发明实施例还提供了相应的装置。本发明第一方面提供一种策略调整的方法，包括：获取指定业务在预置时间段内的监测数据；对所述监测数据进行分析，确定所述监测数据中的热度指标和深度指标，所述热度指标为所述指定业务被关注的程度，所述深度指标为所述指定业务的被接受程度；根据所述热度指标和深度指标，调整所述指定业务的信息策略。本发明第二方面提供一种策略调整的装置，包括：获取单元，用于获取指定业务在预置时间段内的监测数据；确定单元，用于对所述获取单元获取的所述监测数据进行分析，确定所述监测数据中的热度指标和深度指标，所述热度指标为所述指定业务被关注的程度，所述深度指标为所述指定业务的被接受程度；调整单元，用于根据所述确定单元确定的所述热度指标和深度指标，调整 所述指定业务的信息策略。本发明实施例采用获取指定业务在预置时间段内的监测数据；对所述监测数据进行分析，确定所述监测数据中的热度指标和深度指标，所述热度指标为所述指定业务被关注的程度，所述深度指标为所述指定业务的被接受程度；根据所述热度指标和深度指标，调整所述指定业务的信息策略。与现有技术中需要人工参与分析监测数据中的关键词相比，本发明实施例提供的策略调整的方法，可以全自动的对指定业务的监测数据进行分析，进而动态调整该指定业务的信息发布策略，从而使该指定业务可以获得更好的投放效果。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本发明实施例中舆情监测系统的一实施例示意图；图2是本发明实施例中策略调整的方法的一实施例示意图；图3是本发明实施例中舆情监测的一场景示意图；图4是本发明实施例中舆情监测的另一场景示意图；图5是本发明实施例中策略调整的装置的一实施例示意图；图6是本发明实施例中策略调整的装置的另一实施例示意图；图7是本发明实施例中策略调整的装置的另一实施例示意图。具体实施方式本发明实施例提供一种策略调整的方法，可以全自动的对指定业务的监测数据进行分析，进而动态调整该指定业务的信息策略，从而使该指定业务可以获得更好的投放效果。本发明实施例还提供了相应的装置。以下分别进行详细说明。下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是 全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本发明实施例所提供的策略调整的方法，应用于舆情监测系统，可以提供针对泛娱乐业务事件、活动和产品等进行正负面舆情监测分析。也就是说，可以针对一款游戏、一部动漫、一部文学作品、一部电影和一场发布会提供实时舆情信息监测，并为信息发布商提供舆情监测信息，在接收到信息发布商的信息测量调整指令后，可以调整所述指定业务的信息策略。该信息策略为信息发布策略。如追加或减少一部文学作品的发售量，及时引入网络大v的参与等。而且，本申请中可以分析出媒体和用户的正负面评价，有利于信息发布商及时掌握所提供作品的优势和劣势，进而制作出更好的内容。而且，本申请的评价词语结合到具体产品、作品或者业务，这样也可以提供机器学习的效率。舆情监测系统通常包括如图1所示的用户平台、多个计算节点和存储阵列，用户可以通过该用户平台进行业务评价，在用户平台上输入针对某项业务的评论数据。用户平台上接收到的评论数据，可以分配给计算节点进行分类，计算节点分类的依据可以是按照业务进行分类，确定评论数据所属的业务后，将该评论数据输入到存储阵列中存储，存储设备中可以划分成多个存储区域，例如：可以划分成电影存储区域、动漫存储区域、文学存储区域和发布会存储区域等，其中每个存储区域还可以再细分成多个小的存储区域，小的存储区域用于存储具体业务的评论数据。当需要获知媒体或用户对指定业务的相关评价时，策略调整的装置可以从存储设备中存储该指定业务的存储区域获取该指定业务的监测数据，进行分析，确定所述监测数据中的热度指标和深度指标，所述热度指标为所述指定业务被关注的程度，所述深度指标为所述指定业务的被接受程度，根据所述热度指标和深度指标，调整所述指定业务的信息策略。执行本发明实施例中策略调整的装置可以是独立的用于词语分类的服务器，也可以是包含多个计算节点的服务集群。图2为本发明实施例中策略调整的方法的一实施例示意图。如图2所述，本发明实施例中策略调整的方法的一实施例包括：101、获取指定业务在预置时间段内的监测数据。指定业务可以是信息发布商所指定的业务，例如：某部电影、某部文学作品和某本漫画等。预置时间段内可以是可随意选取某一特殊时间段，例如，一天24小时。102、对所述监测数据进行分析，确定所述监测数据中的热度指标和深度指标，所述热度指标为所述指定业务被关注的程度，所述深度指标为所述指定业务的被接受程度。对所述监测数据进行分析的过程可以包括评论内容的数量统计和评论内容的性质分析。性质分析指的是喜欢该业务，不喜欢该业务，或者是中性评价，没说喜欢也没说不喜欢。可选地，所述对所述监测数据进行分析，确定所述监测数据中的热度指标和深度指标，包括：从所述监测数据中统计出各媒介渠道中来自不同对象的关注数值；根据所述来自不同对象的关注数值确定所述热度指标；从所述监测数据中提取出用于评论所述指定业务的词语，并统计同类型词语在总词语中出现的比例；将所述同类型词语在总词语中出现的比例确定为所述深度指标。进一步地，所述根据所述来自不同对象的关注数值确定所述热度指标，可以包括：根据所述媒介渠道中来自不同对象的关注数值，确定每个对象的关注数值；将所述每个对象的关注数值的和确定为所述热度指标。热度指标可以包括以下几个关注数值：媒体发布量、用户发布量和用户互动量。媒体发布量：各渠道媒体报道产生的新闻，包括微信公众号文章、视频数量和媒体性质的微博关键意见领袖(keyopinionleader，kol)的发布数量，kol就是在微博上有话语权的人。用户发布量：各个渠道中普通用户有发表文本的总数量，包括转发、评论、分享和回复数量等。用户互动量：各个渠道中普通用户的阅读、点赞和播放等点击行为数量。例如表1所示的热度指标就可以为：表1：热度指标举例示例表舆情总量文章量分享量点赞量阅读量32028819906095658311545其中，文章量、分享量、点赞量和阅读量是指来源于多个媒介渠道的不同对象的关注数值，舆情总量是每个对象的关注数值的和。深度指标是指对监测数据做性质分析，确定用户对指定业务的倾向性评价，从中确定正向评价、中性评价和负向评价。也可以从中深度分析用户对指定业务的接收度和好感状况。103、根据所述热度指标和深度指标，调整所述指定业务的信息策略。如果热度指标显示很多人都来阅读刚发布的文学作品，并且点赞量也很高，则可以趁热打铁，增加该文学作品的连载。也可以适当增加在该部文学作品中的广告插入量，这样也可以增加收益，提高投资回报率。与现有技术中需要人工参与分析监测数据中的关键词相比，本发明实施例提供的策略调整的方法，可以全自动的对指定业务的监测数据进行分析，进而动态调整该指定业务的信息发布策略，从而使该指定业务可以获得更好的投放效果。可选地，所述根据所述热度指标和深度指标，调整所述指定业务的信息策略之后，所述方法还可以包括：获取策略调整后的最新监测数据；对所述最新监测数据进行分析，确定更新的热度指标和更新的深度指标。本发明实施例中，当调整信息之后，肯定会有一些效果上的改变，例如：阅读量增加和点赞量增加等，用户的正向评价也会相应增多，因此，要及时确定出更新的热度指标和更新的深度指标，以便于信息发布商能及时了解最新信息。例如：如图3所示，当一部网络文学作品发布后，在发布后的13时，曝光总量为300万，在14时曝光总量为600万，阅读量和点赞量都很大，好评也很多，也就是热度指标和深度指标都很好，信息发布商及时增加发布渠道，在15时曝光量就达到了8000万，16时曝光量9000万，17时曝光量12000万。当然，后续还有对该部文学作品的舆情监测，图3中只是未持续示出。热度指标显示该部文学作品很受欢迎，文学作品发布商可以适当增加在该文学作品中的广告插入量。在监测分析热度指标时，还要监测深度指标，即监测分析用户对该文学作品的评价好坏，如图4所示，虚线表示好评的曲线，实线表示差评的曲线，如图4所示，13到16时评论都比较稳定，差评较少，在16-17时差评量急剧上升，如：媒体和用户都强烈反应作品中广告的植入量太多，导致看作品时不时弹出广告，影响阅读。该文学作品的发布商根据差评量和深度指标上对广告意见的反馈，及时进行了舆情处理，例如撤消了一部分广告植入，及时降低了差评量，好评量得到迅速恢复。而且，本申请中，在分析评论内容的正负面评价时，还可以建立泛娱乐业务舆情正负面词库以及标签，正负面词库是指用户或者媒体在评论该产品时的具体评论观点内容，标签指的是用户或者媒体在评论该产品时的具体评论对象。如“该影片画面很垃圾”，用户评论的对象是画面，“画面”一词构成一个标签，而“垃圾”则是用户或者媒体对于标签的负面的评论词，这样根据不同的评论词进行正负面的数据归类和筛选就可以快速的得到正负面的评论。本申请中，实时监测并反馈舆情信息，使信息发布商可以执行传播项目投入，提升传播效果，降低舆情风险，提升公关安全。可选地，本发明实施例提供的测量调整的方法，还可以包括：按照所述比例提取出排序在前n的不同类型的词语，所述为n大于1的整数；展示排序在所述前n的不同类型的词语和所述前n的不同类型的词语中每个词语所占的比例。因为网络中的评价用户可能非常多，所以可以针对类型相同的用于进行词语归类，然后统计出同一类型的词语在总的评价词语中所占的比例，然后，选择比例在前的n个词语展示出来，并同时展示每个词语所占的比例。例如：对一个新上映的电影的评价中，表2为好评的前4个词语，以及每个词语占的比例的关系表。表2：好评词语比例关系表好评词语所占比例经典30％正能量15％温暖15％导的好10％当然，表2只是举例说明，而且表2的词语代表了一类评价词语，例如：温暖代表了好暖心和热乎乎的等一类评价词语。表3是差评的前4个词语，以及每个词语占的比例的关系表。表3：差评词语比例关系表好评词语所占比例演员丑5％选景不好4％不动情2％平庸1％当然，表3也只是举例说明，而且表3的词语代表了一类评价词语，例如：演员丑代表了太丑了和不好看等一类评价词语。表2和表3中的内容可以以图表的形式展示出来，便于电影提供商在下部电影中有更好的表现。本发明实施例所提供的方案，可以自动化的分析指定业务的舆情变化，并实时呈现舆情变化，从而可以针对热点变化及时调整策略和素材的投放，提升投资回报率。另外，本申请中实现了全渠道舆情覆盖，通过自动抓取各渠道信息，以天 为周期，自动形成舆情总量趋势、舆情正负面分析及趋势、媒体和用户观点分析，提供品类、用户评论、热词和正负口碑词列表。高效的刷新实时的舆论动态以及用户讨论热点，同步进行舆情的跟进分析。而且自动收集与分析全网舆情，可做到重点监测日按小时反馈新增负面量，如通过舆情大数据分析，可以建立对于不同泛娱乐业务拉新、在线数据的关联性分析，如票房预测，优化市场投放成本；舆情异常报警系统，提升泛娱乐业务公关防御能力等。参阅图5，本发明实施例提供的策略调整的装置20的一实施例包括：获取单元201，用于获取指定业务在预置时间段内的监测数据；确定单元202，用于对所述获取单元201获取的所述监测数据进行分析，确定所述监测数据中的热度指标和深度指标，所述热度指标为所述指定业务被关注的程度，所述深度指标为所述指定业务的被接受程度；调整单元203，用于根据所述确定单元202确定的所述热度指标和深度指标，调整所述指定业务的信息策略。本发明实施例中，获取单元201获取指定业务在预置时间段内的监测数据；确定单元202对所述获取单元201获取的所述监测数据进行分析，确定所述监测数据中的热度指标和深度指标，所述热度指标为所述指定业务被关注的程度，所述深度指标为所述指定业务的被接受程度；调整单元203根据所述确定单元202确定的所述热度指标和深度指标，调整所述指定业务的信息策略。与现有技术中需要人工参与分析监测数据中的关键词相比，本发明实施例提供的策略调整的装置，可以全自动的对指定业务的监测数据进行分析，进而动态调整该指定业务的信息发布策略，从而使该指定业务可以获得更好的投放效果。可选地，在上述图5对应的实施例的基础上，本发明实施例提供的策略调整的装置20的另一实施例中，所述获取单元201，还用于获取策略调整后的最新监测数据；所述确定单元202，还用于对所述最新监测数据进行分析，确定更新的热度指标和更新的深度指标。本发明实施例中，当调整信息之后，肯定会有一些效果上的改变，例如：阅读量增加和点赞量增加等，用户的正向评价也会相应增多，因此，要及时确 定出更新的热度指标和更新的深度指标，以便于信息发布商能及时了解最新信息。可选地，在上述图5对应的实施例或可选实施例的基础上，本发明实施例提供的策略调整的装置20的另一实施例中，所述确定单元202用于：从所述监测数据中统计出各媒介渠道中来自不同对象的关注数值；根据所述来自不同对象的关注数值确定所述热度指标；从所述监测数据中提取出用于评论所述指定业务的词语，并统计同类型词语在总词语中出现的比例；将所述同类型词语在总词语中出现的比例确定为所述深度指标。可选地，所述确定单元202用于：根据所述媒介渠道中来自不同对象的关注数值，确定每个对象的关注数值；将所述每个对象的关注数值的和确定为所述热度指标。可选地，参阅图6，本发明实施例提供的策略调整的装置20的另一实施例中，所述装置20还包括：提取单元204，用于按照所述确定单元202确定的比例提取出排序在前n的不同类型的词语，所述为n大于1的整数；展示单元205，用于展示所述提取单元204提取的排序在所述前n的不同类型的词语和所述前n的不同类型的词语中每个词语所占的比例。本发明实施例提供的策略调整的装置20可以参阅图1至图4部分的描述进行理解，本处不做过多赘述。图7是本发明实施例提供的策略调整的装置20的结构示意图。所述策略调整的装置20应用于舆情监测系统，所述策略调整的装置20包括处理器210、存储器250和收发器230，存储器250可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器210提供操作指令和数据。存储器250的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(nvram)。在一些实施方式中，存储器250存储了如下的元素，可执行模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集:在本发明实施例中，通过调用存储器250存储的操作指令(该操作指令可存储在操作系统中)，获取指定业务在预置时间段内的监测数据；对所述监测数据进行分析，确定所述监测数据中的热度指标和深度指标，所述热度指标为所述指定业务被关注的程度，所述深度指标为所述指定业务的被接受程度；根据所述热度指标和深度指标，调整所述指定业务的信息策略。与现有技术中需要人工参与分析监测数据中的关键词相比，本发明实施例提供的策略调整的装置，可以全自动的对指定业务的监测数据进行分析，进而动态调整该指定业务的信息发布策略，从而使该指定业务可以获得更好的投放效果。处理器210控制策略调整的装置20的操作，处理器210还可以称为cpu(centralprocessingunit，中央处理单元)。存储器250可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器210提供指令和数据。存储器250的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(nvram)。具体的应用中策略调整的装置20的各个组件通过总线系统220耦合在一起，其中总线系统220除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清楚说明起见，在图中将各种总线都标为总线系统220。上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器210中，或者由处理器210实现。处理器210可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器210中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器210可以是通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现成可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方 法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器250，处理器210读取存储器250中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。可选地，处理器210还用于获取策略调整后的最新监测数据；对所述最新监测数据进行分析，确定更新的热度指标和更新的深度指标。可选地，处理器210用于：从所述监测数据中统计出各媒介渠道中来自不同对象的关注数值；根据所述来自不同对象的关注数值确定所述热度指标；从所述监测数据中提取出用于评论所述指定业务的词语，并统计同类型词语在总词语中出现的比例；将所述同类型词语在总词语中出现的比例确定为所述深度指标。可选地，处理器210用于：根据所述媒介渠道中来自不同对象的关注数值，确定每个对象的关注数值；将所述每个对象的关注数值的和确定为所述热度指标。可选地，处理器210还用于：按照所述比例提取出排序在前n的不同类型的词语，所述为n大于1的整数；展示排序在所述前n的不同类型的词语和所述前n的不同类型的词语中每个词语所占的比例。本发明实施例提供的策略调整的装置20可以参阅图1至图4部分的描述进行理解，本处不做过多赘述。本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：rom、ram、磁盘或光盘等。以上对本发明实施例所提供的策略调整的方法以及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。当前第1页12