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申请/专利权人：福州掌中云科技有限公司;杭州掌中云文化传媒有限公司

摘要：本发明涉及数据监管领域，且公开了基于大数据的网络文学短剧推荐管理系统，用于解决当用户存在周期性活跃行为时，短剧平台再根据用户的历史画像推荐视频将不再准确，包括用户识别模块、短剧推荐模块、短剧管理模块以及效果检测模块，根据用户行为识别并筛选出周期性用户，对周期性用户处于活跃状态时，进行视频的筛选与推荐，对周期性用户处于沉睡状态时，通过引导的方式引导用户点击进入观看视频，并检测对周期性用户进行视频推荐管理后的效果，有效提高了周期性用户的活跃度与参与度，使短剧平台可以对周期性用户推送准确的视频。

主权项：1.基于大数据的网络文学短剧推荐管理系统，其特征在于，包括用户识别模块、短剧推荐模块、短剧管理模块以及效果检测模块，各模块之间通过信号连接，各模块之间数据化处理步骤如下：通过用户识别模块根据用户行为信息将用户分为活跃用户与沉睡用户，并筛选出沉睡用户中的周期性用户；通过短剧推荐模块对处于活跃状态的周期性用户进行用户活跃周期与用户历史画像的分析，并根据分析结果对周期性用户进行视频的筛选与推荐；通过短剧管理模块对处于沉睡状态的周期性用户通过引导的方式引导用户点击进入观看视频；通过效果检测模块随机抽取用户并根据用户初始与最终的活跃周期，检测对周期性用户进行视频推荐管理的效果；所述筛选出沉睡用户中的周期性用户步骤为：收集用户的活动时间序列数据，包括观看视频、点赞、评论、分享，并且数据包含时间戳信息；将用户的活动时间序列进行离散化，提取周期性特征，并将连续的时间序列划分为离散的时间点，统计在每个时间点的活动情况；对离散化后的沉睡用户活动时间序列进行傅里叶变换，使用离散傅里叶变换的算法，计算频域中各个频率分量的幅度和相位；通过计算频率与周期之间的关系，确定在频域中出现的频率对应的周期性变化；绘制观察傅里叶变换的频谱图，通过观察频谱图识别出周期性用户；所述对离散化后的沉睡用户活动时间序列进行傅里叶变换具体步骤为：对用户行为进行定时采样，得到一个离散化的时间序列；对离散化的时间序列进行傅里叶变换，根据时间序列的长度与频域中的索引计算得到频域中的复数表示；通过频域中的复数表示计算得到频域中各个频率分量幅度；所述绘制观察傅里叶变换的频谱图具体为以频率为横轴，傅里叶变换的幅度为纵轴，绘制傅里叶变换的频谱图，通过观察傅里叶变换的频谱图识别存在连续的周期性的幅度峰值时，将用户判定为预周期性用户，计算用户周期长度，若计算得到的用户周期长度与频谱图中实际行为相符，则判定用户为周期性用户;所述用户行为信息包括登录时间信息与交互信息，所述登录时间信息包括用户注册账户后的登录总时长与用户注册账户时长，所述交互信息包括用户观看总视频数、用户总点赞数、用户总评论数以及用户总分享次数;所述根据用户行为信息将用户分为活跃用户与沉睡用户步骤为：通过短剧平台后台进行统计调取用户注册账户后的登录总时长与用户注册账户时长，根据登录总时长与用户注册账户时长计算得到登录时间占比；根据用户观看总视频数、用户总点赞数、用户总评论数以及用户总分享次数计算得到交互度；根据登录时间占比与交互度通过加权求和计算得到用户活跃指数，并根据加权求和计算得到的用户活跃指数将用户分为活跃用户与沉睡用户数将用户分为活跃用户与沉睡用户。

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