一种自媒体账号粉丝群体画像自动补全的方法及系统与流程
本发明涉及信息处理，尤其涉及一种自媒体账号粉丝群体画像自动补全的方法及系统。
背景技术：
1、随着社交媒体平台的兴起，越来越多的人开始使用自媒体平台，通过分享自己的经验、兴趣、观点和生活方式等来吸引更多粉丝。这些自媒体账号不仅在娱乐、时尚、美食等领域广受欢迎，还在新零售、健康、教育等领域展现了巨大的影响力。
2、相较于传统的营销方式，自媒体平台广告营销展现出更高精准度的目标受众触达能力。在选定目标账号进行推广时，其粉丝群体信息是一个重要的筛选因素，通常包括人口属性、兴趣特征、消费特征、地理位置和设备属性等多维度信息。这些维度按照百分比数值的形式，用于概括一个账号的粉丝群体画像。然而，由于社交媒体平台数据的不透明性和缺失性，导致许多品牌和营销企业无法准确获得目标账号的粉丝群体画像数据，增加了决策成本并影响实际营销效果。
3、另外传统的进行粉丝群体画像构建的方法，需要收集该账号的全部或部分粉丝身份、设备等信息；这类方法数据收集成本过高，且从可能侵犯用户隐私等问题。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的问题，本发明实施例提供一种自媒体账号粉丝群体画像自动补全的方法及系统。
2、本发明实施例提供一种自媒体账号粉丝群体画像自动补全的方法，包括：
3、收集已公开的kol账号的粉丝群体画像数据，并爬取所述kol账号与关注的粉丝账号之间的互动数据，所述kol账号与目标账号存在相同的粉丝账号；
4、基于所述互动数据，结合预设的关联算法，确定所述粉丝账号中与kol账号存在强关联关系的强关联粉丝账号，建立所述kol账号与强关联粉丝账号之间的关联关系，并基于所述关联关系建立对应的关系网络图；
5、基于所述关系网络图中关联关系的数量对所述kol账号的粉丝群体画像数据进行均分并通过关联关系传输至对应的强关联粉丝账号，所述强关联粉丝账号接收到均分后的子信息量；
6、对所述子信息量进行数据处理，得到所述强关联粉丝对应的近似画像概率，并检测所述强关联粉丝中与目标账号存在强关系关系的关键粉丝节点，所述关键粉丝节点将所述近似画像概率传输至目标账号；
7、将所述目标账号接收的近似画像概率进行统计并百分比转化，确定所述目标账号的粉丝群体画像结果。
8、在其中一个实施例中，所述方法还包括：
9、基于所述互动数据中获取对应的第一数据及第二数据，所述第一数据为互动数据的频次描述数据，所述第二数据为互动数据中互动内容的喜好评价数据；
10、根据所述频次描述数据，结合预设的频次标准，计算对应的频次分数，根据所述喜好评价数据，结合预设的喜欢标准，计算对应的喜好分数；
11、基于所述频次分数及喜好分数确定所述粉丝账号的关联分数，当所述关联粉丝达到预设的强关联分数时，将所述粉丝账号标记为强关联粉丝账号。
12、在其中一个实施例中，所述方法还包括：
13、获取所述目标账号对应的账号类型及自定义标签，基于所述账号类型及自定义标签分级对第三方数据中的所有kol账号进行筛选，得到筛选后的kol账号，并在筛选后的kol账号中收集已公开的kol账号的粉丝群体画像数据。
14、在其中一个实施例中，所述方法还包括：
15、获取预设的账号清洗规则，并基于所述账号清洗规则对所述kol账号进行账号清洗，所述账号清洗规则包括：账号粉丝数据集合、登录时间标准、异常账号条件。
16、在其中一个实施例中，所述前置处理，包括：
17、将目标账号的id与对应的粉丝群体画像结果对应存储至kv数据库。
18、本发明实施例提供一种自媒体账号粉丝群体画像自动补全的系统，包括：
19、收集模块，用于收集已公开的kol账号的粉丝群体画像数据，并爬取所述kol账号与关注的粉丝账号之间的互动数据，所述kol账号与目标账号存在相同的粉丝账号；
20、关联模块，用于基于所述互动数据，结合预设的关联算法，确定所述粉丝账号中与kol账号存在强关联关系的强关联粉丝账号，建立所述kol账号与强关联粉丝账号之间的关联关系，并基于所述关联关系建立对应的关系网络图；
21、第一传输模块，用于基于所述关系网络图中关联关系的数量对所述kol账号的粉丝群体画像数据进行均分并通过关联关系传输至对应的强关联粉丝账号，所述强关联粉丝账号接收到均分后的子信息量；
22、第二传输模块，用于对所述子信息量进行数据处理，得到所述强关联粉丝对应的近似画像概率，并检测所述强关联粉丝中与目标账号存在强关系关系的关键粉丝节点，所述关键粉丝节点将所述近似画像概率传输至目标账号；
23、处理模块，用于将所述目标账号接收的近似画像概率进行统计并百分比转化，确定所述目标账号的粉丝群体画像结果。
24、在其中一个实施例中，所述系统还包括：
25、获取模块，用于基于所述互动数据中获取对应的第一数据及第二数据，所述第一数据为互动数据的频次描述数据，所述第二数据为互动数据中互动内容的喜好评价数据；
26、计算模块，用于根据所述频次描述数据，结合预设的频次标准，计算对应的频次分数，根据所述喜好评价数据，结合预设的喜欢标准，计算对应的喜好分数；
27、粉丝模块，用于基于所述频次分数及喜好分数确定所述粉丝账号的关联分数，当所述关联粉丝达到预设的强关联分数时，将所述粉丝账号标记为强关联粉丝账号。
28、本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述自媒体账号粉丝群体画像自动补全的方法的步骤。
29、本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述自媒体账号粉丝群体画像自动补全的方法的步骤。
30、本发明实施例提供的一种自媒体账号粉丝群体画像自动补全的方法及系统，收集已公开的kol账号的粉丝群体画像数据，并爬取kol账号与关注的粉丝账号之间的互动数据，kol账号与目标账号存在相同的粉丝账号；基于互动数据，结合预设的关联算法，确定粉丝账号中与kol账号存在强关联关系的强关联粉丝账号，建立kol账号与强关联粉丝账号之间的关联关系，并基于关联关系建立对应的关系网络图；基于关系网络图中关联关系的数量对kol账号的粉丝群体画像数据进行均分并通过关联关系传输至对应的强关联粉丝账号，强关联粉丝账号接收到均分后的子信息量；对子信息量进行数据处理，得到强关联粉丝对应的近似画像概率，并检测强关联粉丝中与目标账号存在强关系关系的关键粉丝节点，关键粉丝节点将近似画像概率传输至目标账号；将目标账号接收的近似画像概率进行统计并百分比转化，确定目标账号的粉丝群体画像结果。这样能够低成本、高效率、高准确性的挖掘目标账号的粉丝群体画像，并且也避免了涉及用户隐私的问题。
技术特征：
1.一种自媒体账号粉丝群体画像自动补全的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的自媒体账号粉丝群体画像自动补全的方法，其特征在于，所述基于所述互动数据，结合预设的关联算法，确定所述粉丝账号中与kol账号存在强关联关系的强关联粉丝账号，包括：
3.根据权利要求1所述的自媒体账号粉丝群体画像自动补全的方法，其特征在于，所述收集已公开的kol账号的粉丝群体画像数据之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的自媒体账号粉丝群体画像自动补全的方法，其特征在于，所述收集已公开的kol账号的粉丝群体画像数据之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的自媒体账号粉丝群体画像自动补全的方法，其特征在于，所述确定所述目标账号的粉丝群体画像结果之后，还包括：
6.一种自媒体账号粉丝群体画像自动补全的系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的自媒体账号粉丝群体画像自动补全的系统，其特征在于，所述系统还包括：
8.根据权利要求6所述的自媒体账号粉丝群体画像自动补全的系统，其特征在于，所述系统还包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述自媒体账号粉丝群体画像自动补全的方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述自媒体账号粉丝群体画像自动补全的方法的步骤。
技术总结
本发明实施例提供一种自媒体账号粉丝群体画像自动补全的方法及系统，所述方法包括：并爬取KOL账号与关注的粉丝账号之间的互动数据；基于互动数据确定粉丝账号中的强关联粉丝账号并建立关联关系对应的关系网络图；基于关系网络图中关联关系的数量对KOL账号的粉丝群体画像数据进行均分并传输至对应的强关联粉丝账号；对接收到的数据处理得到对应的近似画像概率，并检测强关联粉丝中与目标账号存在强关系关系的关键粉丝节点，关键粉丝节点将近似画像概率传输至目标账号；统计近似画像概率进行统计并百分比转化，确定目标账号的粉丝群体画像结果。这样能够低成本、高效率、高准确性的挖掘目标账号的粉丝群体画像，并且也避免了涉及用户隐私的问题。
技术研发人员：朱卫祥,何源
受保护的技术使用者：杭州麦加品牌营销策划有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15
网址：一种自媒体账号粉丝群体画像自动补全的方法及系统与流程 https://mxgxt.com/news/view/238615
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