[發明專利]基于SNS的用戶推薦方法及裝置

有效

• 申請號: 201310337086.2
• 申請日: 2013-08-05
• 公開（公告）號: CN103425763A
• 公開（公告）日: 2013-12-04
• 發明（設計）人: 姜貴彬;張俊林
• 申請（專利權）人: 微夢創科網絡科技（中國）有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京市京大律師事務所 11321
• 代理人: 張璐;方曉明

技術領域

本發明涉及社會性網絡服務（SNS，Social?Networking?Services）推薦技術，尤其涉及一種基于SNS的用戶推薦方法及裝置。

背景技術

隨著互聯網技術的發展，通過點對面的技術實現社交的SNS產品應用越來越普遍，SNS已經被大多數互聯網用戶所接受并成為用戶日常生活以及工作中必不可少的一部分，互聯網用戶通過SNS產品，可以實現朋友、同事以及同學之間的交流與溝通。

微型博客（微博）作為SNS產品的一種，是一個基于微博用戶關系的信息分享、傳播以及獲取平臺，微博用戶可以通過個人PC、移動電話等終端設備，通過微博消息或者微博圖片與關注自己的微博用戶分享，從而實現個人信息即時分享以及微博用戶間互動，是目前發展最為迅猛的互聯網業務。

在以微博為代表的社交網絡上，互聯網用戶如何獲取自身感興趣或滿足自身業務需求的微博用戶，一直是研究的熱點。例如，期望獲取某一領域內有影響的微博用戶，從而從該微博用戶發布的微博中獲取有價值的優質分類/領域信息。

現有技術中，微博服務器通過分析微博用戶之間的關注關系和粉絲數等，基于鏈接分析算法，計算微博用戶的鏈接分值，根據鏈接分值對微博用戶進行排序，并將排序前列的微博用戶進行推薦。

由上述可見，現有推薦微博用戶集合的方法，通過關注關系和粉絲數，基于鏈接分析算法進行推薦，使得推薦的微博用戶難以滿足微博用戶的業務需求或符合微博用戶的愛好興趣，進行微博用戶推薦的效率較低，導致微博用戶業務體驗不高。

發明內容

本發明的實施例提供一種基于SNS的用戶推薦方法，提升微博用戶推薦的效率，更好地實現微博用戶關系的締結。

本發明的實施例還提供一種基于SNS的用戶推薦裝置，提升微博用戶推薦的效率，更好地實現微博用戶關系的締結。

為達到上述目的，本發明實施例提供的一種基于SNS的用戶推薦方法，預先建立微博分類體系，并生成描述各微博分類對應的特征詞庫，該方法包括：

獲取發送推薦請求的微博用戶的自標簽，進行關鍵詞提取，與預先生成的各微博分類對應的特征詞庫進行匹配，獲取該微博用戶關鍵詞匹配的微博分類；

根據獲取的微博分類對應的特征詞庫，借助全量的微博用戶關系以及各微博用戶的自標簽，獲取與特征詞庫匹配的候選微博用戶集合；

根據發送推薦請求的微博用戶對候選微博用戶集合的二度關注，使用鏈接分析算法進行運算，獲取各微博用戶的歸一化鏈接分值，選取歸一化鏈接分值前S位的微博用戶，形成鏈接微博用戶集合，向請求推薦的微博用戶推送。

其中，所述形成鏈接微博用戶集合之后，向請求推薦的微博用戶推送之前，所述方法進一步包括：

根據鏈接微博用戶集合中微博用戶的關注關系，獲取除鏈接微博用戶集合中的微博用戶之外的、且二度關注的微博用戶，濾除關注數小于預先設置關注數閾值的微博用戶，生成擴充微博用戶集合；

融合鏈接微博用戶集合以及擴充微博用戶集合，生成待推薦微博用戶集合，根據待推薦微博用戶集合中微博用戶的關注關系，使用鏈接分析算法進行運算，獲取各微博用戶的歸一化鏈接分值，選取歸一化鏈接分值前Q位的微博用戶，執行向請求推薦的微博用戶推送的步驟。

其中，所述預先建立微博分類體系，并生成描述各微博分類對應的特征詞庫包括：

提取微博服務器存儲的微博文檔中的關鍵詞；

對提取的關鍵詞進行聚類運算，獲取聚類結果，設置每一聚類結果對應一微博分類，每一微博分類中包含的關鍵詞為表征該微博分類的特征詞庫。

其中，所述與預先生成的各微博分類對應的特征詞進行匹配，獲取該微博用戶關鍵詞匹配的微博分類包括：

根據提取的關鍵詞，遍歷每一預先生成的各微博分類對應的特征詞庫，如果特征詞庫中包含有提取的關鍵詞，則該微博用戶屬于包含有提取關鍵詞的特征詞庫對應的微博分類。

其中，所述使用鏈接分析算法進行運算，獲取各微博用戶的歸一化鏈接分值包括：

根據候選微博用戶集合中包含的微博用戶，基于微博用戶的關注關系，構建關注關系矩陣；