[發明專利]一種好友推薦方法及裝置

有效

• 申請號: 201710025855.3
• 申請日: 2017-01-13
• 公開（公告）號: CN108305180B
• 公開（公告）日: 2020-08-25
• 發明（設計）人: 王一村
• 申請（專利權）人: 中國移動通信有限公司研究院;中國移動通信集團公司
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06Q50/00;G06F40/30
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 郭潤湘

本申請涉及互聯網技術領域，尤其涉及一種好友推薦方法及裝置，用以解決現有技術中的好友推薦方式存在著推薦準確性低的問題；本申請實施例提供的好友推薦方法包括：采集待推薦用戶集中每個用戶參與的話題以及該用戶在該話題中的評論語句；提取每個評論語句中的觀點主題詞；基于每個用戶參與的話題及其評論的觀點主題詞，生成所述用戶的用戶標簽；針對所述待推薦用戶中的任意兩個用戶，根據這兩個用戶的用戶標簽之間的相似度，判斷這兩個用戶之間是否適合建立好友關系；若適合，則向所述兩個用戶的客戶端發送好友推薦信息。

技術領域

本申請涉及互聯網技術領域，尤其涉及一種好友推薦方法及裝置。

背景技術

隨著信息傳播技術的發展和普及，互聯網已經成為人們溝通交流的重要渠道。而在社交網站中建立好友關系也成為用戶在使用社交網站時最常見的需求。

目前，很多社交網站可以為用戶提供推薦好友的功能，并且在現有技術中社交網站常采用以下兩種方式為用戶推薦好友：第一種是基于共同好友的推薦方式，即社交網站的服務器檢測用戶的好友列表，當檢測到用戶A好友列表中存在用戶B和用戶C，且用戶B和用戶C之間不互為好友，此時會將檢測到的用戶A的其中一個好友(用戶B)推薦給檢測到的用戶A的另一個好友(用戶C)；第二種是基于用戶注冊信息的推薦方式，即社交網站的服務器檢測用戶注冊時的注冊信息，比如籍貫、所在學校、愛好或住所地址等信息，向用戶推送與該用戶具有一項或者多項相同注冊信息且與該用戶不互為好友的其它用戶的推薦信息。以上兩種好友推薦方式僅僅是基于用戶的共同好友信息或用戶注冊信息的匹配程度來進行好友推薦，采用上述方式，可能出現社交網站向用戶推薦的好友與該用戶之間并不存在任何交集，即社交網站推送的好友推薦信息往往并不是用戶真實需要的好友信息，從而導致推薦的好友信息不夠精準，難以被用戶采納。

綜上，現有技術中的好友推薦方式存在著推薦準確性低的問題。

發明內容

本申請實施例提供一種好友推薦方法及裝置，用以解決現有技術中的好友推薦方式存在著推薦準確性低的問題。

本申請實施例提供的一種好友推薦方法，包括：

采集待推薦用戶集中每個用戶參與的話題以及該用戶在該話題中的評論語句；

提取每個評論語句中的觀點主題詞；

基于每個用戶參與的話題及其評論的觀點主題詞，生成所述用戶的用戶標簽；

針對所述待推薦用戶中的任意兩個用戶，根據這兩個用戶的用戶標簽之間的相似度，判斷這兩個用戶之間是否適合建立好友關系；

若適合，則向所述兩個用戶的客戶端發送好友推薦信息。

可選地，若所述評論語句中包含表情符號，則提取所述評論語句中的觀點主題詞，包括：

基于預先生成的表情符號與文字描述的觀點語義之間的映射關系，將所述評論語句中包含的表情符號轉換為文字描述的觀點語義；

提取轉換后的評論語句中的觀點主題詞。

可選地，根據以下方式生成表情符號與文字描述的觀點語義之間的映射關系：

從采集到的評論語句中篩選出包含表情符號且具有觀點語義的評論語句樣本；

根據所述評論語句樣本中的觀點語義，確定所述表情符號的觀點語義。

可選地，根據所述評論語句樣本中的觀點語義，確定所述表情符號的觀點語義，包括：

提取所述評論語句樣本中的觀點主題詞；

基于提取出的評論語句樣本中的觀點主題詞，將所述評論語句樣本進行分類；

針對每一類評論語句樣本，確定該類評論語句樣本中出現次數大于設定閾值的表情符號集合；