[發明專利]一種基于綜合得分的好友推薦方法

在審

• 申請號: 201510980588.6
• 申請日: 2015-12-24
• 公開（公告）號: CN105589966A
• 公開（公告）日: 2016-05-18
• 發明（設計）人: 劉海亮;許祥;蘇航
• 申請（專利權）人: 中山大學深圳研究院
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q50/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及社交網絡中的好友推薦領域，特別是在解決和優化好友推薦的有效性方面， 著重解決了在多種因素影響下，如何合理綜合多種因素獲取最優的推薦好友的問題。

背景技術

隨著大數據時代的來臨以及移動智能終端的發展，社交網絡在移動互聯網上得到迅猛 的發展，挖掘一些隱藏的信息為用戶提供更加準確的好友成為越來越多的人研究的方向。如 今普遍的研究主要是考慮單一的因素對好友的影響，通過好友的網絡拓撲獲取好友的好友來 推薦，通過用戶資料的相似性來推薦潛在的好友，通過地理位置的推薦等都是較為簡單的對 單一影響因素進行處理獲取相應的好友。

如今基于地理位置的數據研究逐漸被人們所重視，但僅通過考慮地理位置因素不僅計 算量大，而且即使進行處理減輕計算量但在推薦有效性方面又有所下降。同時隨著信息推送 的社會需求不斷加大，推送的信息也成為了我們不得不考慮的一個重要的因素，如何從推送 信息中獲取好友的信息也成為十分必要的因素。

專利方法，考慮個人信息的匹配程度，通過劃分年齡、賦權、計算獲取信息得分，在 通過個人的簽到信息對簽到位置和時間的處理后，減輕計算量，計算相應的地理得分，接著 考慮推送信息的影響在通過推送信息獲取相應的喜好得分，最后對三個得分進行加權求和獲 取最終的綜合得分，通過綜合得分來判斷最佳的推薦好友。

發明內容

本發明要解決了在多種因素影響下，如何合理綜合多種因素獲取最優的推薦好友的問 題，提供一種好友推薦方法，是基于個人信息、簽到信息、推送信息來計算綜合得分的方法 來選取最佳的推薦好友。

本發明解決技術問題所采取的技術方案如下：

1)根據用戶填寫的個人信息，確定參與推薦篩選用戶的信息得分，包括如下步驟：

a)對年齡進行劃分，確定需要推薦好友的用戶的個人信息中的年齡所在區間，如果需 要推薦好友的用戶未填寫年齡，則不在繼續計算信息得分的操作，并將所有參與推薦篩選的 用戶的信息得分設為0，如果填寫了年齡則繼續進行。

b)根據上述所得區間對不同的年齡段進行賦權重。

c)通過用戶個人信息中的愛好，計算不同年齡區間內的用戶i的信息權值score_i。

d)對計算出的所有參與推薦篩選的用戶的信息權值score_i進行規約化處理，獲取最 終的用戶i信息得分inf_i。

2)根據用戶的簽到信息，確定參與推薦篩選的用戶的地理得分，包括如下步驟：

a)獲取需要推薦好友的用戶一定時間內的所有簽到信息，其中第i次的簽到信息主要 包括簽到時間T_i，簽到位置Addr_i。

b)采用DBSCAN聚類算法，通過需要推薦好友的用戶所有簽到信息中的簽到位置 Addr中的經、緯度信息對簽到位置進行聚類，獲取需要推薦好友的用戶的第i簽到信息中的 簽到位置所屬的聚類位置addr_i。

c)將一天的時間進行劃分，確定需要推薦好友的用戶的所有簽到時間中每一次簽到 在所有劃分的時間段中的順序，其中第i次簽到所在的時間段為ti，將需要推薦好友的用戶的 第i次簽到信息表示為(t_i,addr_i)。

d)對參與推薦篩選的用戶的簽到信息中的簽到位置和簽到時間進行相同的處理，獲 取參與推薦篩選的用戶的所有簽到信息，其中第k次簽到表示為(t_k,addr_k)。

e)通過對需要推薦好友的用戶和參與推薦篩選的用戶的簽到信息進行比較、計算獲 取參與推薦篩選的用戶的地理權值。

f)對計算出的所有參與推薦篩選的用戶的得分進行規約化處理，獲取最終的參與推 薦篩選的用戶的地理得分。

3)根據推送信息，確定參與推薦篩選的用戶的喜好得分，步驟如下：

a)對推送信息的類型的初始推送量初始化，賦予初始每一種推送信息類型的具體的 推送值。

b)記錄推送給用戶的信息類型，對用戶接受或拒絕推送進行記錄，當推送被拒絕時， 該推送信息的類型記錄的推送量減半并更新記錄，如果推送信息被接受則該推送信息的類型 的推送量增加1并更新記錄。

c)對需要推薦好友的用戶的所有推送信息類型的推送次數進行排序，獲取前三種推 薦信息的類型。