[發明專利]社交網絡中用戶影響力的計算方法和系統無效
| 申請號: | 200810306546.4 | 申請日: | 2008-12-26 |
| 公開(公告)號: | CN101770487A | 公開(公告)日: | 2010-07-07 |
| 發明(設計)人: | 蔡建山 | 申請(專利權)人: | 聚友空間網絡技術有限公司;北京聚友空間信息技術有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30 |
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| 地址: | 100007 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 社交 網絡 用戶 影響力 計算方法 系統 | ||
技術領域
本發明涉及一種社交網絡中影響力的計算方法,更具體地說,是一種基于用戶行為分析的影響力計算方法,以及基于影響力的個性化用戶排名系統。
背景技術
社交網絡是一種互聯網應用服務,旨在幫助人們建立社會性網絡,主要提供了寫博客、傳照片、設計個人空間、聽音樂、玩游戲等功能,在網絡環境中虛擬人們在現實中的日常行為,滿足用戶方便快捷地展示自我、溝通分享的需求。與傳統網絡相比,社交網絡的特點是用戶參與,即鼓勵廣大網民共同創造內容。社交網絡拓展了內容的定義,除了傳統的文字形式外,還新增了一種互動行為的內容類型。
影響力描述了一個人影響他人的能力,可以用該人受到的關注度來度量,受關注度越高,其影響力就越大。其中“人”是計算單位的通稱,可以是一個自然人,也可以是一個具有相同屬性的群體,例如攝影愛好群組、清華大學學生等。圖1所示是社交網絡中影響力的示意圖,圖中使用頭像大小和箭頭的粗細表示用戶影響力及其傳播的粒度。
影響力有正負之分。例如娛樂明星中的劉德華和芙蓉姐姐,兩人都是媒體和公眾關注的焦點,但受關注性質不同。很明顯,從商業的角度看,劉德華的影響力更有價值。
影響力的應用無處不在,在互聯網領域中主要表現為:
·控制輿論互聯網成為影響社會輿論的一種手段,已是不爭的事實。影響力高的人在輿論傳播中通常充當意見領袖的角色,控制了這些人,也就有效地控制了網絡輿論。
·廣告銷售??影響力是廣告平臺中廣告位價值評估的重要標準。對廣告商而言,媒體平臺的影響力越高,其發布的廣告越受關注。
·用戶調查在新產品上市前,廠家通常希望小范圍邀請用戶進行免費體驗,調查用戶對新產品的意見。如果體驗用戶是目標客戶中影響力較高的人,那么體驗結果會更有參考價值。同時,與官方廣告相比,這些人的體驗報告也更有說服力。
·信息推薦影響力是判斷一個人受認可程度的有效標準。運營部門可以此為依據向新注冊用戶推薦一些受認可的人。結合職業、性別、年齡等屬性,可以從多個維度對用戶排名,例如最有影響力的學生、白領、音樂人、女性等,可分別推薦給相應的用戶群體。
目前影響力的計算主要基于以下兩種方法:
·用戶評價該方法通常計算其他人對該用戶的評價次數,例如空間留言數、博客留言數、照片留言數的某種綜合值(例如線性之和)。這種方法等同看待每個留言的作者,也沒有區分評價內容的情感傾向性。由于用戶還可以隨時清除自己的相關留言,所以這種方法計算出來的影響力準確率不高。
·人脈網絡社交網絡中用戶可以將自己喜愛的人加為好友,甚至加為密友,從而形成一個人脈關系網絡。基于人脈網絡的影響力計算方法利用每個人關系網的覆蓋程度來計算其影響力,沒有考慮社交網絡的特點,即用戶未必愿意完全照搬現實中的人脈關系。在生人社交網絡中,出于隱私考慮,熟人之間交流的內容有限,在某些方面,人們更愿意向陌生人敞開心扉。
綜上所述,以上兩種方式都存在各自的缺點,或沒有區分不同用戶對影響力傳播的差異,或沒有考慮到負向影響力,或假設用戶將現實完全照搬到網上。現有的影響力計算方法設計比較簡單,忽略了其中的作弊因素,常常使用戶排名結果出現不可預料的偏差,導致用戶對網站的滿意度下降。
發明內容
本發明的目的即是針對上述現有技術中存在的缺點而提出一種社交網絡中影響力計算的新方法,可準確實時地反映社交網絡中的影響力變化。
為了達到上述目的,本發明提供了一種基于用戶行為的影響力計算系統,包括影響力行為萃取模塊、影響力模型計算模塊和用戶排名模塊三個模塊。其中:
影響力行為萃取模塊,分析用戶訪問日志,提取其中的互動行為,包括動作和文字兩種形式,去掉自我訪問和編輯個人資料等一些沒有涉及第三方的日志,排除一些特殊賬號,如網站管理員、站內推廣賬號等。
影響力模型計算模塊,首先根據增量產生的影響力傳播數據,更新現有的影響力模型。然后再規范化用戶的影響力,使影響力取值為0到10之間的一個浮點數,從而使得每次計算結果具有可比性。
用戶排名模塊,按照最新的影響力模型,增量計算影響力最高的人和最關注別人的人。
進一步地,所述系統還包括:
用戶行為收集模塊,用于記錄用戶訪問網站的操作行為。通常做法是在頁面上植入一段JS代碼,當用戶訪問頁面時執行該代碼,記錄用戶的行為。所述行為包括兩方面:動作和文字。如發郵件動作和郵件內容、瀏覽博客動作和博客內容等。
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