[發明專利]用于向社交網絡中的用戶推薦信息的方法和裝置

在審

• 申請號: 201310281786.4
• 申請日: 2013-07-02
• 公開（公告）號: CN104281599A
• 公開（公告）日: 2015-01-14
• 發明（設計）人: 鄧雄
• 申請（專利權）人: 北京千橡網景科技發展有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256
• 代理人: 酆迅

1.一種向社交網絡中的用戶推薦信息的方法，包括：

將所述用戶在所述社交網絡中的多個好友用戶歸類為兩個或多個一級好友用戶集合；

針對所述兩個或多個一級好友用戶集合中的每一個，計算所述用戶對每個所述一級好友用戶集合的傾向性，從而得到兩個或多個相應的傾向值；并且

根據所述兩個或多個相應的傾向值，基于所述兩個或多個一級好友用戶集合中的各個元素在所述社交網絡中的各自好友信息，向所述用戶推薦相關的信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其中所述歸類的步驟包括：產生具有所述多個好友用戶互相之間的權重的數據列表，并且將所述數據列表代入社區檢測算法中來對所述多個好友用戶歸類。

3.根據權利要求1所述的方法，其中在所述計算所述傾向值的步驟中，基于所接收的所述用戶在所述社交網絡中的歷史活動信息，來計算所述兩個或多個相應的傾向值。

4.根據權利要求3所述的方法，其中所述歷史活動信息包括以下中的一種或多種：

所述用戶針對曾被推薦的信息的申請加為好友的操作的次數；

所述用戶針對所述曾被推薦的信息的選擇不再推薦所述好友的操作次數；

所述曾推薦的信息被推薦的次數；以及

所述用戶進入與所述相關的信息相關聯的頁面的次數。

5.根據權利要求1所述的方法，其中在所述計算所述傾向值的步驟中，基于所述用戶與所述兩個或多個所述一級好友用戶集合中的每一個中的所述各個元素的交互程度，來計算所述兩個或多個相應的傾向值。

6.根據權利要求1所述的方法，其中在所述計算所述傾向值的步驟中，通過模型預估的方式來計算所述兩個或多個相應的傾向值。

7.根據權利要求1所述的方法，其中所述各自好友信息包括以下中的一種或多種：

所述兩個或多個一級好友用戶集合中的每一個中的所述元素的數量；

所述元素的各自好友與其所在的所述一級好友用戶集合中的所有所述元素的好友關系的數量；

與所述各自好友相關的信息曾被推薦的次數；

限制與所述各自好友相關的信息被推薦的時長；以及

計算的所述各自好友關于所述用戶的相關值。

8.根據權利要求1所述的方法，其中所述推薦相關的信息的步驟包括：以所述相應的傾向值為比例分配待推薦的所述相關信息。

9.根據權利要求1所述的方法，其中所述推薦相關的信息的步驟還包括：計算所述各個元素的所述各個好友用戶的排序值，并且根據所述排序值對所述各個元素的所述各自好友一起進行全排序。

10.一種用于向社交網絡中的用戶推薦信息的裝置，包括：

用于將所述用戶在所述社交網絡中的多個好友用戶歸類為兩個或多個一級好友用戶集合的裝置；

用于針對所述兩個或多個一級好友用戶集合中的每一個，計算所述用戶對每個所述一級好友用戶集合的傾向性，從而得到兩個或多個相應的傾向值的裝置；以及

用于根據所述兩個或多個相應的傾向值，基于所述兩個或多個一級好友用戶集合中的各個元素在所述社交網絡中的各自好友信息，向所述用戶推薦相關的信息的裝置。

11.根據權利要求10所述的裝置，其中所述用于歸類的裝置包括：用于產生具有所述多個好友用戶互相之間的權重的數據列表，并且將所述數據列表代入社區檢測算法中來對所述多個好友用戶歸類的裝置。

12.根據權利要求10所述的裝置，其中所述用于計算所述傾向值的裝置被配置為：基于所接收的所述用戶在所述社交網絡中的歷史活動信息，來計算所述兩個或多個相應的傾向值。

13.根據權利要求12所述的裝置，其中所述歷史活動信息包括以下中的一種或多種：

所述用戶針對曾被推薦的信息的申請加為好友的操作的次數；

所述用戶針對所述曾被推薦的信息的選擇不再推薦所述好友的操作次數；

所述曾推薦的信息被推薦的次數；以及

所述用戶進入與所述相關的信息相關聯的頁面的次數。

14.根據權利要求10所述的裝置，其中在所述用于計算所述傾向值的裝置被配置為：基于所述用戶與所述兩個或多個所述一級好友用戶集合中的每一個中的所述各個元素的交互程度，來計算所述兩個或多個相應的傾向值。