[发明专利]应用于社群互动的大数据分析方法及大数据分析服务器

说明书

本申请的应用于社群互动的大数据分析方法及大数据分析服务器，根据本申请，能够将多个历史社群互动数据传入关键描述获取网络，分别得到每个历史社群互动数据的关键描述信息，将每个历史社群互动数据的关键描述信息分别传入多个互动状态识别网络，得到每个历史社群互动数据对应的多种互动状态的识别信息，然后实现对关键描述获取网络和互动状态识别网络的网络参量改进，这样，一个关键描述获取网络获取出来的关键描述信息可以同时给多个互动状态识别网络作为输入，无需后续多次进行关键描述获取，进而避免多次进行关键描述获取所带来的额外耗时，如此，可以提高对社群互动数据的互动状态的识别信息的分析效率，减少不必要的信息处理资源占用。

技术领域

本申请涉及社群分析和大数据技术领域，更具体地，涉及一种应用于社群互动的大数据分析方法及大数据分析服务器。

背景技术

社群（community）是基于一个点、需求和爱好将大家聚合在一起的群，通过建立群员之间的信任关系而降低广告成本、搜索成本和交换成本。社群的载体类型有很多，比如各大社交平台或者购物平台。社群可以实现人与人的链接，将潜在客户、种子用户进行集中。社群也可以实现人与信息的链接，还可以实现人与商品的链接。

现目前，随着大数据的快速发展，大数据与社群的深度结合能够满足用户的多样化需求，社群用户之前的互动频率越来越高，互动范围也越来越广，为了更好地实现后续的社群服务升级，通常需要对社群交互信息进行大数据分析以得到有价值的信息。相关的针对社群的大数据分析技术大多基于人工智能网络实现。但是发明人在实际应用过程中发现，基于人工智能网络的社群大数据分析技术仍然存在一些缺陷。

发明内容

本申请的一个目的是提供一种用于进行社群互动数据分析的新技术方案。

根据本申请的第一方面，提供一种应用于社群互动的大数据分析方法，所述方法包括：

将多个历史社群互动数据，传入关键描述获取网络，分别得到每个历史社群互动数据的关键描述信息，将所述每个历史社群互动数据的关键描述信息分别传入多个互动状态识别网络，得到每个历史社群互动数据对应的多种互动状态的识别信息；

根据每个历史社群互动数据对应的多种互动状态的识别信息、以及设定的每个历史社群互动数据对应的多种互动状态的真实识别信息，分别对所述关键描述获取网络与所述多个互动状态识别网络进行网络参量改进，得到优化后的关键描述获取网络与多个优化后的互动状态识别网络；

当获取到待获取识别信息的目标社群互动数据时，将所述目标社群互动数据传入所述优化后的关键描述获取网络，得到目标关键描述信息，将所述目标关键描述信息分别传入所述多个优化后的互动状态识别网络，得到所述目标社群互动数据对应的多种互动状态的识别信息。

优选的，根据所述每个历史社群互动数据对应的多种互动状态的识别信息、以及设定的每个历史社群互动数据对应的多种互动状态的真实识别信息，对所述关键描述获取网络进行网络参量改进，得到优化后的关键描述获取网络，包括：

根据所述每个历史社群互动数据对应的多种互动状态的识别信息，确定具有每种互动状态的历史社群互动数据分别在所述多个历史社群互动数据中所对应的占比情况，得到第一占比情况集合；

根据设定的每个历史社群互动数据对应的多种互动状态的真实识别信息，确定具有每种互动状态的历史社群互动数据分别在所述多个历史社群互动数据中所对应的占比情况，得到第二占比情况集合；

基于第一网络性能评价信息、所述第一占比情况集合中每种互动状态对应的占比情况、以及所述第二占比情况集合中每种互动状态对应的占比情况，确定所述关键描述获取网络对应的校正参量；

基于所述关键描述获取网络对应的校正参量，对所述关键描述获取网络进行网络参量改进，得到优化后的关键描述获取网络。

优选的，根据所述每个历史社群互动数据对应的多种互动状态的识别信息、以及设定的每个历史社群互动数据对应的多种互动状态的真实识别信息，对所述多个互动状态识别网络进行网络参量改进，得到多个优化后的互动状态识别网络，包括：