[發(fā)明專利]基于社交屬性行為數(shù)據(jù)的行為間影響力評估方法和裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611088240.7
• 申請日: 2016-11-30
• 公開（公告）號: CN106600432B
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 胡志鵬;劉柏;謝璐伊
• 申請（專利權(quán)）人: 網(wǎng)易（杭州）網(wǎng)絡(luò)有限公司
• 主分類號: G06Q50/00
• 分類號: G06Q50/00
• 代理公司: 深圳新創(chuàng)友知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44223
• 代理人: 江耀純

本發(fā)明的實施方式提供了一種基于社交屬性行為數(shù)據(jù)的行為間影響力評估方法。該方法包括：獲取每一用戶在指定時間段內(nèi)的行為數(shù)據(jù)；針對每一用戶，根據(jù)屬性行為數(shù)據(jù)和交流行為數(shù)據(jù)確定該用戶對應(yīng)的CWBS值；根據(jù)該用戶歸屬的組以及該用戶對應(yīng)的屬性行為數(shù)據(jù)、與其它用戶的交流行為數(shù)據(jù)、對應(yīng)的受影響行為數(shù)據(jù)和每一用戶對應(yīng)的CWBS值對該用戶受影響行為進(jìn)行評估。通過對用戶屬性行為和與其他用戶之間的交流行為進(jìn)行度量，結(jié)合用戶的相關(guān)行為數(shù)據(jù)評估彼此之間的行為對于另外一種相關(guān)聯(lián)行為產(chǎn)生的影響力，提高了評估方法的通用性，為用戶帶來了更好的體驗。此外，本發(fā)明的實施方式提供了一種基于社交屬性行為數(shù)據(jù)的行為間影響力評估裝置。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明的實施方式涉及互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，本發(fā)明的實施方式涉及一種基于社交屬性行為數(shù)據(jù)的行為間影響力評估方法和裝置。

背景技術(shù)

本部分旨在為權(quán)利要求書中陳述的本發(fā)明的實施方式提供背景或上下文。此處的描述不因為包括在本部分中就承認(rèn)是現(xiàn)有技術(shù)。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的各種應(yīng)用也層出不窮，用于滿足人們?nèi)粘Ｉ畹男枰＠纾摂M社區(qū)這一基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用發(fā)展迅速，從早期的論壇，到后來的大型網(wǎng)絡(luò)游戲、網(wǎng)絡(luò)公開課、社交網(wǎng)站等等。在這樣虛擬社會環(huán)境中，人物有各種各樣的屬性也產(chǎn)生各種各樣的行為，而且，這些屬性和行為之間存在一定的聯(lián)系，而如何對這些屬性和行為之間的聯(lián)系進(jìn)行評估也是當(dāng)下研究的熱點問題之一。

發(fā)明內(nèi)容

在信息化大數(shù)據(jù)時代，常常有大量精確的數(shù)據(jù)被精確記錄，根據(jù)這些數(shù)據(jù)，借鑒一些社會科學(xué)方面的模型，可以更好的理解環(huán)境中人物的行為，為有關(guān)部門進(jìn)行決策提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持。現(xiàn)有技術(shù)中，有利用社交網(wǎng)站上好友數(shù)據(jù)以及推送廣告接收數(shù)據(jù)對此進(jìn)行分析的方法；也有利用網(wǎng)絡(luò)游戲中各種動態(tài)屬性通過一些數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行行為分析的方法等等。

但是，現(xiàn)有的評估方法中，有些不適用于較大的數(shù)據(jù)量，有些只考慮單一屬性變化，沒有加入所處虛擬社會環(huán)境的影響等等，因此，其應(yīng)用具有一定的局限性。

為此，非常需要一種改進(jìn)的對虛擬環(huán)境中人物的屬性和行為之間聯(lián)系進(jìn)行評估的評估方法，以提高評估方法的通用性，為相關(guān)需求部門提供更加精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持。

在本上下文中，本發(fā)明的實施方式期望提供一種基于社交屬性行為數(shù)據(jù)的行為間影響力評估方法和裝置。

在本發(fā)明實施方式的第一方面中，提供了一種基于社交屬性行為數(shù)據(jù)的行為間影響力評估方法，包括：

獲取每一用戶在指定時間段內(nèi)的行為數(shù)據(jù)，所述行為數(shù)據(jù)包括屬性行為數(shù)據(jù)、與其它用戶的交流行為數(shù)據(jù)和受影響行為數(shù)據(jù)；

針對每一用戶，根據(jù)所述屬性行為數(shù)據(jù)和交流行為數(shù)據(jù)確定該用戶對應(yīng)的交流行為加權(quán)的行為核心度CWBS值；以及

根據(jù)該用戶歸屬的組以及該用戶對應(yīng)的屬性行為數(shù)據(jù)、該用戶與其它用戶的交流行為數(shù)據(jù)、該用戶對應(yīng)的受影響行為數(shù)據(jù)和每一用戶對應(yīng)的CWBS值對該用戶受影響行為進(jìn)行評估。

優(yōu)選地，所述屬性行為數(shù)據(jù)包括多個維度的屬性行為數(shù)據(jù)；以及

針對每一用戶，根據(jù)所述屬性行為數(shù)據(jù)和交流行為數(shù)據(jù)確定該用戶對應(yīng)的交流行為加權(quán)的行為核心度CWBS值，具體包括：

針對每一用戶，利用預(yù)設(shè)算法將該用戶對應(yīng)的多個維度的屬性行為數(shù)據(jù)降維為一維指標(biāo)數(shù)據(jù)；以及

根據(jù)該用戶與其它用戶的交流行為數(shù)據(jù)，確定該用戶對應(yīng)的特征向量中心度；

根據(jù)為所述一維指標(biāo)數(shù)據(jù)和所述特征向量中心度預(yù)先分配的權(quán)值，確定所述一維指標(biāo)數(shù)據(jù)和所述特征向量中心度的加權(quán)結(jié)果為該用戶對應(yīng)的CWBS值。