一种基于大数据的企业信息化管理集成平台的制作方法

1.本发明涉及企业信息管理领域，更具体地说，本发明涉及一种基于大数据的企业信息化管理集成平台。


背景技术：

2.在以一些短视频运营账号为主的传媒公司中，账号运营是公司的核心工作业务，也是公司生存发展的根本，因此账号的健康度对公司来说是非常重要的，账号的健康度直接影响着公司的业绩、品牌形象和市场竞争力。
3.在当前的商业环境中，许多公司在涉足账号扶植和投资决策时，经常面临数据分析失误导致投资失利的挑战，依赖于错误或不完整的数据进行分析，导致对账号状态进行错误评估，错过了投资机会或选择了不具备竞争力的账号，这样的数据分析失误对公司的发展和投资回报产生了负面影响。导致公司浪费资源和资金，投资于无效或低效的账号，无法实现预期的市场表现和商业目标，无法集中精力和资源来扶植和培养最具潜力的账号，公司将难以取得长期可持续的成果。
4.为了解决上述问题，现提供一种技术方案。


技术实现要素：

5.为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种基于大数据的企业信息化管理集成平台以解决上述背景技术中提出的问题。
6.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
7.一种基于大数据的企业信息化管理集成平台，包括统计模块、数据获取模块、综合分析模块、认可判断模块，各个模块之间通过信号连接；
8.统计模块统计公司当中处于正常运营当中的所有账号，采集账号建设所用资金，以及账号发展至今所累积粉丝数量，设置账号建设所用资金区间和账号发展至今累积粉丝数量区间，并判断账号建设所用资金是否属于账号建设所用资金区间内，或账号发展至今所累积粉丝数量是否属于账号发展至今所累积粉丝数量区间内，根据判断结果决定是否将账号划分为同一个类比集合，生成是否划分为同一个类比集合信号并发送至数据获取模块；
9.数据获取模块对隶属于同一类比集合中的账号，采集账号的情感参数和互动参数，情感参数包括评论贬褒语义整体指数，互动参数包括评众整体参与度，生成参数获取信号并发送至综合分析模块；
10.综合分析模块将贬褒语义整体指数和评众整体参与度经过归一化得到推崇系数，使用推崇系数对账号进行评估，生成系数生成信号并发送至认可判断模块；
11.认可判断模块将账号的推崇系数和0进行比较，根据比较结果生成统计信号或摒弃信号。
12.在一个优选的实施方式中，统计模块运行包括以下内容：
13.统计公司当中处于正常运营当中的所有账号，采集账号建设所用资金，以及账号发展至今所累积粉丝数量，设置账号建设所用资金区间和账号发展至今累积粉丝数量区间，使用以下公式对账号进行判断：x＝{a∈[a
min
,a
max
]}||{b∈[b
min
,b
max
]}，式中，x表示返回结果，a、b分别表示账号建设所用资金、账号发展至今所累积粉丝数量，[a
min
,a
max
]表示建设所用资金区间，[b
min
,b
max
]表示账号发展至今累积粉丝数量区间，在这个表达式中，∈表示逻辑属于运算符号，||表示逻辑或运算符号，整个表达式的含义是，如果账号建设所用资金在账号建设所用资金区间内，或账号发展至今所累积粉丝数量在账号发展至今累积粉丝数量区间内，则整个表达式返回true，否则返回fas le。
[0014]
在一个优选的实施方式中，采集每个账号的账号建设所用资金以及账号发展至今所累积粉丝数量分别代入到返回结果公式中，若返回结果为true，则将返回为true的账号归为一个类比集合中，反之，若返回结果为false，则不归为一个类比集合。
[0015]
在一个优选的实施方式中，评论贬褒语义整体指数的获取逻辑为：
[0016]
步骤a1：通过爬虫从短视频平台上获取该账号近期额定数量作品下的评论数据，对于同一个作品下的评论，若同一个id评论了多次，则取其中评论时间最早的语句；
[0017]
步骤a2：对收集到的每个作品下的评论文本进行预处理，包括统一翻译为同一种语言，并进行词形还原和词干提取，以便后续的情感分析；
[0018]
步骤a3：使用情感分析算法对每条评论进行情感倾向分析，基于分析结果将评论划分为正面、负面或中性情感，通过基于使用朴素贝叶斯分类器或使用向量机分类器进行情感划分；
[0019]
步骤a4：统计所有评论当中正面、负面或中性的评论条数；
[0020]
若中性评论条数大于等于正面和负面评论条数的累加和，则不将该作品纳入分析范围，重新找一条发布时间最为接近的作品重新进行分析；
[0021]
若中性评论条数小于正面和负面评论条数的累加和，则比较正面和负面评论条数的数量；
[0022]
若正面评论条数大于负面评论条数，则判定该作品为正面作品；
[0023]
若负面评论条数大于正面评论条数，则判定该作品为负面作品；
[0024]
步骤a5：根据判断结果计算作品的正面程度值：
[0025]
若作品为正面作品，则正面程度计算公式为：正面评论条数/评论总条数；
[0026]
若作品为负面作品，则正面程度计算公式为：-1*负面评论条数/评论总条数；
[0027]
步骤a6：对所有额定作品的正面程度值进行统计，并求平均值，即为评论贬褒语义整体指数。
[0028]
在一个优选的实施方式中，评众整体参与度的获取逻辑为：
[0029]
步骤b1：通过爬虫方式获取发布作品在单位时间内的时间信息和评论用户的评价时间信息，并进行记录；
[0030]
步骤b2：统计作品的评论数量、点赞数量、转发数量和被@次数，其中同一个i d若同时参与点赞、评论、转发以及被@，则只记作一次，将这些指标进行累加，得到总数值；
[0031]
步骤b3：选取账号内近期额定数量的作品，统计其中最大总数值和最小总数值，将最大总数值和最小总数值带入到如下公式计算得出评众整体参与度：评众整体参与度＝(最大总数值-最小总数值)/(最大总数值+最小总数值)。
[0032]
在一个优选的实施方式中，认可判断模块运行包括以下内容：
[0033]
在获取推崇系数后，将推崇系数和0进行比较，若推崇系数大于等于0，生成统计信号；反之，若推崇系数小于0，生成摒弃信号。
[0034]
本发明一种基于大数据的企业信息化管理集成平台的技术效果和优点：
[0035]
1.通过采集每个账号的账号建设所用资金和账号发展至今累积粉丝数量，并将其带入到返回结果公式中进行判断，可以对账号进行筛选和分类。如果账号的建设所用资金和累积粉丝数量同时符合设定的区间要求，即整个表达式返回true，那么这些账号可以被归为一个类比集合中；有助于正常运营的账号进行统计和分析，从而更好地了解公司内各个账号的特征和表现，有助于将处于正常运营状态的账号从其他状态的账号中区分出来，基于实际数据的分析和判断，降低主观偏见，对账号进行初步筛选和分组；
[0036]
2.通过采集隶属于同一类比集合中账号的情感参数和互动参数，包括评论贬褒语义整体指数和评众整体参与度，将它们归一化并计算推崇系数，对账号进行评估，然后将推崇系数与0进行比较，生成统计信号或摒弃信号；从而有益于对账号进行综合评估和比较；通过比较推崇系数与0的大小，对账号的作品进行评估并生成统计信号或摒弃信号，明确对账号进行评估和划分，从而可以将更多的投资资源集中在受欢迎程度较高的账号上，提高投资的精确性和准确性，减少投资风险和可能损失，保护公司的资金和资源，避免投资在无潜力或负面受欢迎程度的账号上。
附图说明
[0037]
图1为本发明一种基于大数据的企业信息化管理集成平台的结构示意图。
具体实施方式
[0038]
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、完整的描述，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，本领域普通技术人员在没有做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。
[0039]
实施例1
[0040]
图1给出了本发明一种基于大数据的企业信息化管理集成平台，包括统计模块、数据获取模块、综合分析模块、认可判断模块，各个模块之间通过信号连接；
[0041]
统计模块统计公司当中处于正常运营当中的所有账号，采集账号建设所用资金，以及账号发展至今所累积粉丝数量，设置账号建设所用资金区间和账号发展至今累积粉丝数量区间，并判断账号建设所用资金是否属于账号建设所用资金区间内，或账号发展至今所累积粉丝数量是否属于账号发展至今所累积粉丝数量区间内，根据判断结果决定是否将账号划分为同一个类比集合，生成是否划分为同一个类比集合信号并发送至数据获取模块；
[0042]
数据获取模块对隶属于同一类比集合中的账号，采集账号的情感参数和互动参数，情感参数包括评论贬褒语义整体指数，互动参数包括评众整体参与度，生成参数获取信号并发送至综合分析模块；
[0043]
综合分析模块将贬褒语义整体指数和评众整体参与度经过归一化得到推崇系数，
使用推崇系数对账号进行评估，生成系数生成信号并发送至认可判断模块；
[0044]
认可判断模块将账号的推崇系数和0进行比较，根据比较结果生成统计信号或摒弃信号。
[0045]
在一些传媒公司中，短视频账号被视为最重要的财产之一。这些公司意识到多面开花的战略的重要性，因此会建设多个短视频账号，并为每个账号提供相同的资源和扶持力度。这种战略旨在通过开拓多个账号来扩大覆盖面，吸引更广泛的受众群体，并为公司带来更多的曝光和商业机会。
[0046]
随着各个账号的发展，公司会进行定期的账号分析和评估。通过对各个账号的数据和指标进行综合分析，可以了解每个账号的发展状况、用户互动情况、内容质量以及市场竞争力等方面的表现。这样的分析可以帮助公司识别出那些发展不良或无法达到预期目标的账号。
[0047]
基于这些分析结果，公司将有针对性地筛选掉发展不良的账号，以节省资源和开支。这样可以集中精力和资源在最具潜力的账号上，进一步推动其发展和壮大。通过集中资源并优化运营，公司可以实现收入的最大化，提升账号的影响力和市场地位。
[0048]
统计模块运行包括以下内容：
[0049]
统计公司当中处于正常运营当中的所有账号，采集账号建设所用资金，以及账号发展至今所累积粉丝数量，设置账号建设所用资金区间和账号发展至今累积粉丝数量区间，使用以下公式对账号进行判断：x＝{a∈[a
min
,a
max
]}||{b∈[b
min
,b
max
]}，式中，x表示返回结果，a、b分别表示账号建设所用资金、账号发展至今所累积粉丝数量，[a
min
,a
max
]表示建设所用资金区间，[b
min
,b
max
]表示账号发展至今累积粉丝数量区间，在这个表达式中，∈表示逻辑属于运算符号，||表示逻辑或运算符号。整个表达式的含义是，如果账号建设所用资金在账号建设所用资金区间内，或账号发展至今所累积粉丝数量在账号发展至今累积粉丝数量区间内，则整个表达式返回true，否则返回fas le。
[0050]
采集每个账号的账号建设所用资金以及账号发展至今所累积粉丝数量分别带入到返回结果公式中，若返回结果为true，则将返回为true的账号归为一个类比集合中，反之，若返回结果为fal se，则不归为一个类比集合。
[0051]
本发明通过采集每个账号的账号建设所用资金和账号发展至今累积粉丝数量，并将其带入到返回结果公式中进行判断，可以对账号进行筛选和分类。如果账号的建设所用资金和累积粉丝数量同时符合设定的区间要求，即整个表达式返回true，那么这些账号可以被归为一个类比集合中；有助于正常运营的账号进行统计和分析，从而更好地了解公司内各个账号的特征和表现，有助于将处于正常运营状态的账号从其他状态的账号中区分出来，基于实际数据的分析和判断，降低主观偏见，对账号进行初步筛选和分组。
[0052]
数据获取模块运行包括以下内容：
[0053]
对隶属于同一类比集合中的账号，采集账号的情感参数和互动参数，情感参数包括评论贬褒语义整体指数，互动参数包括评众整体参与度。
[0054]
评论贬褒语义整体指数的获取逻辑为：
[0055]
步骤a1：通过爬虫从短视频平台上获取该账号近期额定数量作品下的评论数据，对于同一个作品下的评论，若同一个id评论了多次，则取其中评论时间最早的语句；
[0056]
步骤a2：对收集到的每个作品下的评论文本进行预处理，包括统一翻译为同一种
语言，并进行词形还原和词干提取，以便后续的情感分析；
[0057]
步骤a3：使用情感分析算法对每条评论进行情感倾向分析，基于分析结果将评论划分为正面、负面或中性情感，可以通过基于使用朴素贝叶斯分类器或使用向量机分类器进行情感划分；
[0058]
步骤a4：统计所有评论当中正面、负面或中性的评论条数；
[0059]
若中性评论条数大于等于正面和负面评论条数的累加和，则不将该作品纳入分析范围，重新找一条发布时间最为接近的作品重新进行分析。
[0060]
若中性评论条数小于正面和负面评论条数的累加和，则比较正面和负面评论条数的数量；
[0061]
若正面评论条数大于负面评论条数，则判定该作品为正面作品；
[0062]
若负面评论条数大于正面评论条数，则判定该作品为负面作品；
[0063]
步骤a5：根据判断结果计算作品的正面程度值：
[0064]
若作品为正面作品，则正面程度计算公式为：正面评论条数/评论总条数；
[0065]
若作品为负面作品，则正面程度计算公式为：-1*负面评论条数/评论总条数；
[0066]
步骤a6：对所有额定作品的正面程度值进行统计，并求平均值，即为评论贬褒语义整体指数。
[0067]
例如，
[0068]
获取评论数据：
[0069]
通过爬虫从短视频平台上获取了该账号近期额定数量作品下的评论数据。假设我们收集到了3个作品的评论数据，分别有300条、200条和400条评论，且每个作品评论都是同一i d只取时间最早的一条评论语句；
[0070]
预处理评论文本：
[0071]
对每个作品的评论进行预处理，包括将评论文本统一翻译为英文，并进行词形还原和词干提取；
[0072]
情感分析：
[0073]
使用情感分析算法(如朴素贝叶斯分类器或向量机分类器)对每条评论进行情感倾向分析，将评论划分为正面、负面或中性情感；
[0074]
统计评论情感类别：
[0075]
统计所有评论中正面、负面和中性评论的条数，得到以下结果：
[0076]
作品1正面评论条数：200条
[0077]
作品1负面评论条数：50条
[0078]
作品1中性评论条数：50条
[0079]
作品2正面评论条数：100条
[0080]
作品2负面评论条数：80条
[0081]
作品2中性评论条数：20条
[0082]
作品3正面评论条数：300条
[0083]
作品3负面评论条数：50条
[0084]
作品3中性评论条数：50条
[0085]
判断作品分类：
[0086]
作品1的中性评论条数小于正面和负面评论条数的累加和，即50《(200+50)。
[0087]
作品2的中性评论条数小于正面和负面评论条数的累加和，即20《(100+80)。
[0088]
作品3的中性评论条数小于正面和负面评论条数的累加和，即50《(300+50)
[0089]
计算正面程度：
[0090]
作品1被判定为正面作品，根据正面评论条数和评论总条数计算正面程度：
[0091]
正面程度＝正面评论条数/评论总条数＝200/300＝0.67
[0092]
作品2被判定为负面作品，根据负面评论条数和评论总条数计算正面程度：
[0093]
正面程度＝-1*负面评论条数/评论总条数＝-1*80/200＝-0.4
[0094]
作品3被判定为正面作品，根据正面评论条数和评论总条数计算正面程度：
[0095]
正面程度＝正面评论条数/评论总条数＝300/400＝0.75
[0096]
结果：
[0097]
作品1被判定为正面作品，正面程度为0.67。
[0098]
作品2被判定为负面作品，正面程度为-0.4。
[0099]
作品3被判定为正面作品，正面程度为0.75。
[0100]
统计所有额定作品的正面程度值并求平均值：
[0101]
对所有作品的正面程度值进行统计并求平均值：
[0102]
(0.67+(-0.4)+0.75)/3≈0.34
[0103]
结果：
[0104]
评论贬褒语义整体指数为0.34。
[0105]
评论贬褒语义整体指数用于体现该账号下近期额定数量作品的整体评价情感倾向，通过对每个作品下的评论进行情感分析和计算正面程度值，可以得到每个作品的正面程度，对所有额定作品的正面程度值进行统计并求平均值，得到的评论贬褒语义整体指数可以用于综合评估该账号的作品在观众中的整体评价；
[0106]
当评论贬褒语义整体指数大于0且越大时，表示该账号的作品在观众中的整体评价更为正面。这意味着该账号的作品收集到的评论中，正面情感的比例较高，观众对这些作品的评价更为积极、赞赏或满意，则观众认为这些作品质量较高，内容吸引人且符合他们的期望，从而对账号的作品产生兴趣和喜爱；
[0107]
当评论贬褒语义整体指数小于0且越小时，表示该账号的作品在观众中的整体评价更为负面。这意味着该账号的作品收集到的评论中，负面情感的比例较高，观众对这些作品的评价更为消极、批评或不满意，则观众认为这些作品质量不高、内容不吸引人或者不符合他们的期望，从而对账号的作品失去兴趣。
[0108]
评众整体参与度的获取逻辑为：
[0109]
步骤b1：通过爬虫方式获取发布作品在单位时间内的时间信息和评论用户的评价时间信息，并进行记录；
[0110]
步骤b2：统计作品的评论数量、点赞数量、转发数量和被@次数，其中同一个i d若同时参与点赞、评论、转发以及被@，则只记作一次，将这些指标进行累加，得到总数值；
[0111]
步骤b3：选取账号内近期额定数量的作品，统计其中最大总数值和最小总数值，将最大总数值和最小总数值带入到如下公式计算得出评众整体参与度：评众整体参与度＝(最大总数值-最小总数值)/(最大总数值+最小总数值)。
[0112]
例如，假设我们选取某个账号的近期额定数量作品，其中有3个作品，它们的评论数量、点赞数量、转发数量和被@次数如下：
[0113]
作品1：评论数量：50，点赞数量：100，转发数量：80，被@次数：20
[0114]
作品2：评论数量：80，点赞数量：120，转发数量：60，被@次数：30
[0115]
作品3：评论数量：70，点赞数量：90，转发数量：100，被@次数：25
[0116]
根据步骤b2，我们统计这些指标的总数值：
[0117]
评论数量总数值＝50+80+70＝200
[0118]
点赞数量总数值＝100+120+90＝310
[0119]
转发数量总数值＝80+60+100＝240
[0120]
被@次数总数值＝20+30+25＝75
[0121]
然后，我们计算最大总数值和最小总数值：
[0122]
最大总数值＝max(200,310,240,75)＝310
[0123]
最小总数值＝mi n(200,310,240,75)＝75
[0124]
接下来，根据步骤b3，我们带入最大总数值和最小总数值到公式中计算评众整体参与度：
[0125]
评众整体参与度＝(310-75)/(310+75)＝0.656
[0126]
评众整体参与度用于衡量近期账号作品受众的波动程度，当评众整体参与度越大时，表示观众的参与程度在作品间存在明显的差异，这意味着账号的某些作品受到了更多用户的关注和互动，而其他作品的参与程度较低，这表示账号在推广、营销或用户互动方面还存在较大的提升空间；当评众整体参与度越小时，表示观众的参与程度在作品间的差异较小，这意味着账号的作品中用户参与比较均衡，这表示账号内容的多样性和吸引力，以及账号和观众之间的互动性质量较高，这有助于增强账号的整体吸引力和用户忠诚度。
[0127]
综合分析模块运行包括以下内容：
[0128]
将贬褒语义整体指数和评众整体参与度经过归一化得到推崇系数；
[0129]
例如，可以通过以下公式得出推崇系数：ara＝α*ssi+β*eai，式中，ara、ssi、eai分别表示推崇系数、贬褒语义整体指数和评众整体参与度，α、β分别为贬褒语义整体指数、评众整体参与度的预设比例系数，且α大于0，β小于0；
[0130]
推崇系数表示观众对账号作品的整体评价和认可程度，越大的推崇系数表示观众对作品的推崇程度越高，对账号的认可程度更高，反之，越小的推崇系数表示观众对作品的推崇程度较低，对账号的认可度较低。
[0131]
认可判断模块运行包括以下内容：
[0132]
在获取推崇系数后，将推崇系数和0进行比较，若推崇系数大于等于0，表示账号内作品的评价比较正面且整体积极性高，作品受到较多的关注和喜爱，生成统计信号，按照推崇系数从大到小对账号进行排序，按照公司现阶段划拨给投资账号的资金多少，分配给生成统计信号的账号进行投资；反之，若推崇系数小于0，表示账号内作品的受欢迎程度较低，这表示观众对作品的评价比较负面和参与度整体较消极，作品受到较少的关注和喜爱，生成摒弃信号。
[0133]
本发明通过采集隶属于同一类比集合中账号的情感参数和互动参数，包括评论贬褒语义整体指数和评众整体参与度，将它们归一化并计算推崇系数，对账号进行评估，然后
将推崇系数与0进行比较，生成统计信号或摒弃信号；从而有益于对账号进行综合评估和比较；通过比较推崇系数与0的大小，对账号的作品进行评估并生成统计信号或摒弃信号，明确对账号进行评估和划分，从而可以将更多的投资资源集中在受欢迎程度较高的账号上，提高投资的精确性和准确性，减少投资风险和可能损失，保护公司的资金和资源，避免投资在无潜力或负面受欢迎程度的账号上。
[0134]
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数以及阈值选取由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
[0135]
上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本技术实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络，或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)，或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。
[0136]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件，或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
[0137]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0138]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和装置，可以通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其他的形式。
[0139]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，既可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0140]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
[0141]
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以
存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0142]
以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
[0143]
最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于大数据的企业信息化管理集成平台，其特征在于，包括统计模块、数据获取模块、综合分析模块、认可判断模块，各个模块之间通过信号连接；统计模块统计公司当中处于正常运营当中的所有账号，采集账号建设所用资金，以及账号发展至今所累积粉丝数量，设置账号建设所用资金区间和账号发展至今累积粉丝数量区间，并判断账号建设所用资金是否属于账号建设所用资金区间内，或账号发展至今所累积粉丝数量是否属于账号发展至今所累积粉丝数量区间内，根据判断结果决定是否将账号划分为同一个类比集合，生成是否划分为同一个类比集合信号并发送至数据获取模块；数据获取模块对隶属于同一类比集合中的账号，采集账号的情感参数和互动参数，情感参数包括评论贬褒语义整体指数，互动参数包括评众整体参与度，生成参数获取信号并发送至综合分析模块；综合分析模块将贬褒语义整体指数和评众整体参与度经过归一化得到推崇系数，使用推崇系数对账号进行评估，生成系数生成信号并发送至认可判断模块；认可判断模块将账号的推崇系数和0进行比较，根据比较结果生成统计信号或摒弃信号。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的企业信息化管理集成平台，其特征在于：统计模块运行包括以下内容：统计公司当中处于正常运营当中的所有账号，采集账号建设所用资金，以及账号发展至今所累积粉丝数量，设置账号建设所用资金区间和账号发展至今累积粉丝数量区间，使用以下公式对账号进行判断：x＝{a∈[a
min
,a
max
]}||{b∈[b
min
,b
max
]}，式中，x表示返回结果，a、b分别表示账号建设所用资金、账号发展至今所累积粉丝数量，[a
min
,a
max
]表示建设所用资金区间，[b
min
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]表示账号发展至今累积粉丝数量区间，在这个表达式中，∈表示逻辑属于运算符号，||表示逻辑或运算符号，整个表达式的含义是，如果账号建设所用资金在账号建设所用资金区间内，或账号发展至今所累积粉丝数量在账号发展至今累积粉丝数量区间内，则整个表达式返回true，否则返回fasle。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的企业信息化管理集成平台，其特征在于：采集每个账号的账号建设所用资金以及账号发展至今所累积粉丝数量分别带入到返回结果公式中，若返回结果为true，则将返回为true的账号归为一个类比集合中，反之，若返回结果为false，则不归为一个类比集合。4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的企业信息化管理集成平台，其特征在于：评论贬褒语义整体指数的获取逻辑为：步骤a1：通过爬虫从短视频平台上获取该账号近期额定数量作品下的评论数据，对于同一个作品下的评论，若同一个id评论了多次，则取其中评论时间最早的语句；步骤a2：对收集到的每个作品下的评论文本进行预处理，包括统一翻译为同一种语言，并进行词形还原和词干提取，以便后续的情感分析；步骤a3：使用情感分析算法对每条评论进行情感倾向分析，基于分析结果将评论划分为正面、负面或中性情感，通过基于使用朴素贝叶斯分类器或使用向量机分类器进行情感划分；步骤a4：统计所有评论当中正面、负面或中性的评论条数；若中性评论条数大于等于正面和负面评论条数的累加和，则不将该作品纳入分析范
围，重新找一条发布时间最为接近的作品重新进行分析；若中性评论条数小于正面和负面评论条数的累加和，则比较正面和负面评论条数的数量；若正面评论条数大于负面评论条数，则判定该作品为正面作品；若负面评论条数大于正面评论条数，则判定该作品为负面作品；步骤a5：根据判断结果计算作品的正面程度值：若作品为正面作品，则正面程度计算公式为：正面评论条数/评论总条数；若作品为负面作品，则正面程度计算公式为：-1*负面评论条数/评论总条数；步骤a6：对所有额定作品的正面程度值进行统计，并求平均值，即为评论贬褒语义整体指数。5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的企业信息化管理集成平台，其特征在于：评众整体参与度的获取逻辑为：步骤b1：通过爬虫方式获取发布作品在单位时间内的时间信息和评论用户的评价时间信息，并进行记录；步骤b2：统计作品的评论数量、点赞数量、转发数量和被@次数，其中同一个id若同时参与点赞、评论、转发以及被@，则只记作一次，将这些指标进行累加，得到总数值；步骤b3：选取账号内近期额定数量的作品，统计其中最大总数值和最小总数值，将最大总数值和最小总数值带入到如下公式计算得出评众整体参与度：评众整体参与度＝(最大总数值-最小总数值)/(最大总数值+最小总数值)。6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的企业信息化管理集成平台，其特征在于：认可判断模块运行包括以下内容：在获取推崇系数后，将推崇系数和0进行比较，若推崇系数大于等于0，生成统计信号；反之，若推崇系数小于0，生成摒弃信号。

技术总结
本发明公开了一种基于大数据的企业信息化管理集成平台，具体涉及企业信息管理领域；是通过统计账号的建设资金和粉丝数量，并根据区间判断，将账号划分为同一类别集合，有助于公司资源进行更精细的管理、分配和比较；采集账号的情感参数和互动参数，通过归一化处理情感参数和互动参数得到推崇系数，方便对账号进行客观评估和排名；推崇系数与0的比较结果用于判断账号的受欢迎程度，进一步决定是否值得关注和投资。明确对账号进行评估和划分，从而将更多的投资资源集中在受欢迎程度较高的账号上，提高投资的精确性和准确性，减少投资风险和可能损失，保护公司的资金和资源，避免投资在无潜力或负面受欢迎程度的账号上。资在无潜力或负面受欢迎程度的账号上。资在无潜力或负面受欢迎程度的账号上。


技术研发人员：刘云飞
受保护的技术使用者：深圳市云科产业技术有限公司
技术研发日：2023.07.10
技术公布日：2023/10/11