[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: | 201310361885.3 | 申請日: | 2013-08-15 |
| 公開(公告)號: | CN104376028A | 公開(公告)日: | 2015-02-25 |
| 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 |
| 地址: | 100041 北京市石*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用于 社交 網絡 中的 用戶 推薦 信息 方法 裝置 | ||
技術領域
本發明涉及社交網絡中的信息推薦。
背景技術
近年來社交網絡(SNS)被人們頻繁使用。社交網絡是人們與例如具有相同背景或愛好的個人或群組進行社交的平臺。在社交網絡上用戶通常具有代表個人身份的個人簡檔以及他的網絡鏈接。社交網絡允許用戶例如加好友、張貼個人信息(例如資料、狀態、相片)、例如通過發信息、玩游戲等方式與好友進行交流,或者向好友分享新聞、評論或視頻之類的信息。社交網絡的形式可以是網站、軟件或應用等。用戶可以通過計算機,包括諸如桌上型計算機、膝上型計算機之類的電子設備或者諸如智能移動電話、平板電腦之類的移動設備來訪問社交網絡。通常依賴于包括此類用戶設備、服務器等的社交網絡系統來實現社交網絡的功能。其中向用戶推薦信息是社交網絡的一項重要功能,其對提高用戶活躍度和保留用戶有很大幫助。
發明內容
本發明的實施方式提供了一種向社交網絡中的用戶推薦信息的方法,包括:對于多個用戶中的每一個,生成包括該用戶的多個好友用戶的用戶集合;根據多個用戶的多個用戶集合,生成多個用戶集合的權重信息;以及響應于操作用戶對被操作用戶的操作,獲得與被操作用戶相關聯的用戶集合的權重信息,基于權重信息確定用戶集合中的用戶,并且向操作用戶推薦相關信息。
本發明的實施方式還提供了一種向社交網絡中的用戶推薦信息的裝置,包括:用于對于多個用戶中的每一個,生成包括該用戶的多個好友用戶的用戶集合的裝置;用于根據多個用戶的多個用戶集合,生成多個用戶集合的權重信息的裝置;以及用于響應于操作用戶對被操作用戶的操作,獲得與被操作用戶相關聯的用戶集合的權重信息,基于權重信息確定用戶集合中的用戶,并且向操作用戶推薦相關信息的裝置。
附圖說明
圖1是示出社交網絡中的用戶好友關系的一部分的示意圖;
圖2是示出用戶的好友用戶集合的示例的圖表;
圖3是示出根據本發明的實施例的方法的流程圖;
圖4是示出根據本發明的實施例的推薦信息和用戶操作的顯示的示例。
具體實施方式
存在許多種類的社交網絡,例如實名制社交網站、微博客、即時通信系統、基于位置的社交應用、視頻分享、社交游戲等。雖然社交網絡的類型不同,但是其基本功能之一是推薦信息。推薦的信息包括用戶可能感興趣的新聞信息、視頻信息或者該社交網絡中的其他用戶等。用戶可以根據推薦的信息選擇各種操作,例如瀏覽推薦的新聞信息、觀看推薦的視頻、訪問被推薦的用戶的頁面或者將其加為好友。其中,推薦與用戶有關的信息(在社交網絡中通常被稱為推薦好友)的功能是很有利,這是因為通過用戶檢索的方式來加好友具有效率低以及相關度不高等缺陷,而向用戶推薦合適的好友可以使用戶具有較多并且相關的好友,十分有利于增加社交網絡的活躍用戶以及保留用戶。
在用戶對推薦的信息進行操作后,可以對用戶繼續推薦信息。例如,用戶添加某用戶好友后,可以向用戶推薦其他用戶。然而,現有的信息推薦不會因為用戶對被操作對象的操作而不同,從而無法向用戶與被操作用戶相關聯的其他用戶來實時并且連續地向用戶添加更相關的信息。
圖1是示出社交網絡中的用戶好友關系的一部分的示意圖。根據實施例,如圖1所示,圖1中的節點表示社交網絡中的用戶,并且實現表示用戶之間的好友關系。如圖1所示,在社交網絡中,用戶A可以具有例如包括用戶B和C在內的多個好友用戶,而用戶D、E、F、G尚未與用戶A成為好友,其可以是信息推薦的潛在對象。好友關系通常為雙向的,互為好友的兩個用戶可以具有例如互相發送即時信息、查看資料、訪問相冊等權限。使用戶具有較多好友可以使該用戶在社交網站上更加活躍并且更有更小的可能性離開,這對于社交網站而言是有利的。
用戶可以通過向另一用戶發出好友申請來加好友,好友申請經對方同意好友申請后兩者成為好友。例如在圖1中,用戶A可以向尚未成為用戶A的好友用戶的用戶D發送好友請求來申請將其加為好友(如圖1中虛線102所示)。在申請加為好友之后可以向用戶推薦與該社交網絡中的其他用戶的信息允許向用戶提供更多,與其具有更大相關度的好友,例如向用戶A推薦用戶F(如圖1中虛線104所示)。用戶繼而可以選擇是否將其加為好友,如此繼續。這種實時連續地向用戶推薦信息則使得推薦結果不同但保持相關,使用戶能夠添加更多的好友。
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