[發明專利]一種劇集在全網整體熱度的量化計算方法

在審

• 申請號: 202211545777.7
• 申請日: 2022-12-02
• 公開（公告）號: CN116614654A
• 公開（公告）日: 2023-08-18
• 發明（設計）人: 陳濤;王常楨;尚遠
• 申請（專利權）人: 重慶德塔文科技有限責任公司
• 主分類號: H04N21/235
• 分類號: H04N21/235;H04N21/24
• 代理公司: 河北冀獅專利代理事務所(特殊普通合伙) 13174
• 代理人: 何園園

1.一種劇集在全網整體熱度的量化計算方法，其特征在于：

包括以下步驟：

S1、建立劇集全網熱度量化算法的詳細運行機制，主要針對電視劇(含網絡劇)首播市場中的項目進行每日、每周、每月、每年的熱度評價；

S2、設定防作弊機制，具體步驟包括：

S2.1、采用多個不同定位維度的互聯網平臺數據元素作為計算基礎；

S2.2、對來自單個平臺的數據可信性采用了互相校核的方式；并設置了單一維度的熱度非線性遞增機制，對爆發式增長的潛在刷分嫌疑數據，不予采用；

S2.3、對全部平臺維度，考核其不平衡程度，并作為扣減打分的權重項；

S2.4、對真人水軍：考慮到絕大部分水軍具有素質不高、并慣于片面采用大量固定詞語的特征，根據自然語言分析技術，分析其語料豐富程度和語義的自然程度，以甄別真人水軍，并對相關數據不予采用；

S3、確定算法機制：單劇當日熱度評分＝F1+F2+F3+F4+F5+F6+F7+F8-F9；

單劇當日熱度評分＝∑(F1+F2+F3+F4+F5+F6+F7+F8)-F9；

其中，F1為搜索引擎熱度+F2為短視頻平臺權重熱度+F3為新聞媒體熱度+F4為自媒體熱度、F5為娛樂核心論壇關注熱度、F6為社交平臺熱度、F7為即時通信平臺熱度、F8為下沉平臺熱度、F9為各大維度不平衡度。

2.根據權利要求1所述的一種劇集在全網整體熱度的量化計算方法，其特征在于：所述搜索引擎熱度F1＝∑f1×K1+f2×k2+…+fn×kn；

其中，k1，……kn表示該搜索引擎的市占比權重。k1……kn的選取，參考主流統計機構公開發布的最新時間周期的該搜索引擎的流量市占比。

3.根據權利要求2所述的一種劇集在全網整體熱度的量化計算方法，其特征在于：對單一搜索引擎內部：

f1＝P+IF×t1(IFP)

其中，本引擎限頂值P為對三年內電視劇項目在本搜索引擎熱度每日峰值進行排序，取指定概率內到達的高值，目的是對超過限定值的數據，降低其增長速度；降速系數t1的選擇，對三年內電視劇項目在本搜索引擎熱度每日峰值進行排序，通過降速系數的調制幅度后，讓指定范圍比例的數據能控制在線性增長范圍。

4.根據權利要求1所述的一種劇集在全網整體熱度的量化計算方法，其特征在于：所述熱度指標指的是：不同的短視頻平臺有不同的熱度指標，主要包括單視頻播放量、點贊數、轉發數、評論數、彈幕數等，統稱為熱度指標1，熱度指標2，……熱度指標n；

此類熱度指標的特征是，直觀，屬于第一手可溯源數據，但有一定幾率存在數據造假，需要進行數據比對和數據清洗；

其中，本引擎限頂值1，……，n＝對三年內電視劇項目在本短視頻平臺熱度指標1，……，熱度指標n每日峰值分別進行排序，取指定概率到達的高值，目的是對超過限頂值的數據，降低其增長速度；

降速系數t1，……，tn的選擇，目標是，對三年內電視劇項目在本短視頻平臺熱度指標1-n的每日峰值分別進行排序，通過降速系數1，……，n的調制幅度后，使得指定范圍內的數據能控制在線性增長范圍；

對平臺內的同個劇目項目的多個熱度指標，在完成幅度調制后，還需要做防作弊處理：對同項目多個熱度指標維度的交互特征進行考核，顯著超過交互特征分布的數據，強行規置到交互特征分布以內。

5.根據權利要求1所述的一種劇集在全網整體熱度的量化計算方法，其特征在于：以劇集在某短視頻平臺的熱度數據計算為例：

計算用劇集原始數據包括：日期、當日瀏覽用戶數(user_count)、當日瀏覽數(view_count)，調制后用戶數計算公式為：

單用戶瀏覽數＝V1/U1，其中：V1為調制后瀏覽數，

每萬瀏覽的用戶粘性＝U1/V1；

f＝MIN_{(輸出瀏覽數)}，IF_{([單用戶瀏覽數]＞用戶瀏覽常數，常數×[輸出瀏覽數]，[輸出用戶])}+MIN_{(輸出瀏覽數)},IF_{([每萬瀏覽的用戶粘性]＞用戶用戶粘性常}

其中，瀏覽特性與用戶粘性的反復對比，用于防止作弊。