之前在學習Python時編了一個實現(xiàn)計算WCI的程序:
WCI計算
后來發(fā)現(xiàn)傳播指數(shù)WCI的計算定義已經(jīng)發(fā)生了變化,
現(xiàn)在用的是全新版本13.0
如下:
微信傳播指數(shù)WCI(V13.0)
WCI(V13.0)公式優(yōu)化說明
1、指標拓展:指標更加豐富,從“整體傳播力”、“篇均傳播力”、“頭條傳播力”、“峰值傳播力”四個維度進行評價,評價維度更全面。
2、算法優(yōu)化:根據(jù)歷史數(shù)據(jù)模型,優(yōu)化指標權(quán)重,排名更加科學。
3、更新時間:2017年7月1日之后的榜單使用該公式。
WCI測算V13.0計算公式如下:
其中:
R為評估時間段內(nèi)所有文章(n)的閱讀總數(shù);
Z為評估時間段內(nèi)所有文章(n)的在看總數(shù);
d為評估時間段所含天數(shù)(一般周取7天,月度取30天,年度取365天,其他自定義時間段以真實天數(shù)計算);
n為評估時間段內(nèi)賬號所發(fā)文章數(shù);
Rt和Zt為評估時間段內(nèi)賬號所發(fā)頭條的總閱讀數(shù)和總在看數(shù);
Rmax和Zmax為評估時間段內(nèi)賬號所發(fā)文章的最高閱讀數(shù)和最高在看數(shù)。
代碼實現(xiàn)如下:
"""
作者:玉笙寒
功能:WCI指數(shù)計算器
"""
import math
def main():
"""
主函數(shù)
"""
y_or_n = input('是否退出程序(y/n)?')
while y_or_n != 'y':
# 總閱讀數(shù)R
print('請輸入以下參數(shù):')
R = float(input('評估時間內(nèi)所有文章總閱讀數(shù):'))
# 所有文章n
n = float(input('評估時間內(nèi)所有文章數(shù):'))
# 所有文章n
d = float(input('評估時間內(nèi)所含天數(shù):'))
# 平均閱讀數(shù)(R/n)
R_d = R / d
R_n = R / n
print('平均閱讀數(shù):', R_n)
# 最高閱讀數(shù)Rmax
Rmax = float(input('所有文章的最高閱讀數(shù):'))
# 所發(fā)頭條總閱讀數(shù)Rt
Rt = float(input('所發(fā)頭條總閱讀數(shù):'))
# 所發(fā)頭條總閱讀數(shù)Rt
Zt = float(input('所發(fā)頭條總在看數(shù):'))
# 總在看數(shù)
Z = float(input('評估時間內(nèi)所有文章總在看數(shù):'))
# 平均點贊數(shù)(Z/n)
Z_d = Z / d
Z_n = Z / n
# 最高點贊數(shù)Zmax
Zmax = float(input('所有文章的最高在看數(shù):'))
# 點贊率
Rt_d = Rt / d
Zt_d = Zt / d
#計算公式
WCI = pow((0.3 * (0.85 * math.log(R_d + 1) + 0.15 * math.log(10 * Z_d + 1)) + 0.3 * (
0.85 * math.log(R_n + 1) + 0.15 * math.log(10 * Z_n + 1)) + 0.3 * (
0.85 * math.log(Rt_d + 1) + 0.15 * math.log(10 * Zt_d + 1)) + 0.1 * (
(0.85 * math.log(Rmax + 1)) + 0.15 * math.log(10 * Zmax + 1))), 2) * 10
print('WCI指數(shù)為:', WCI)
print('————————————————————————————')
y_or_n = input('是否退出程序(y/n)?')
if __name__ == '__main__':
main()
WCI_13.0的計算公式與之前版本的分段函數(shù)相比來說更為簡單,
只是在輸入?yún)?shù)時較為繁瑣,
可以設(shè)計成交互界面的模式,
等我學會了再來試試哈。
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