[发明专利]SNS社区中的用户推荐方法和系统有效
申请号: | 201210178965.0 | 申请日: | 2012-06-01 |
公开(公告)号: | CN103455515B | 公开(公告)日: | 2017-03-22 |
发明(设计)人: | 曾雷;李明娥 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;H04L29/06 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司44224 | 代理人: | 何平,曾旻辉 |
地址: | 518044 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | sns 社区 中的 用户 推荐 方法 系统 | ||
【技术领域】
本发明涉及社交网络服务领域,特别地涉及一种SNS社区中的用户推荐方法和系统。
【背景技术】
SNS(Social Networking Services)即社交网络服务,专指旨在帮助人们建立社会性网络的互联网应用服务。SNS社区则为提供社交网络服务的网站或平台。人们在SNS社区中结识朋友,与他人即时分享信息和知识,SNS已经越来越深入到人们的生活、工作和学习中。
随着网络技术的发展,SNS社区已经迅速发展为包括:结识朋友、拓展关系圈、展现自我、分享信息、游戏娱乐等多种功能的综合平台。根据侧重功能点的不同,可分为各种不同类型的SNS社区,例如,有的SNS社区具有博客的功能,而且在该SNS社区内用户可打造具有自身特色的个人空间。而有的SNS社区则侧重于拓展用户关系圈,给用户提供一个交友平台。随着信息技术的发展以及网络应用的不断更新,用户的需要在不断发生着变化,旧的SNS社区也不断的衍生出具有新功能的SNS社区,以满足用户的需求。
SNS社区通常都具有用户推荐的功能,即将用户可能感兴趣的其他用户推荐给该用户。SNS社区的用户推荐功能可以帮助用户查看到其可能感兴趣的其他用户,可以有效帮助用户拓展关系圈,从而防止社区用户流失。传统的SNS社区中的用户推荐方法,通常将SNS社区与即时通信相关联,若用户之间在即时通信上为好友,则在SNS社区中将用户在即时通信上的好友推荐给该用户。
然而,传统的这种SNS社区中的用户推荐方法,仅将用户在即时通信上的好友推荐给该用户,可以推荐的用户数量较少且可能会漏掉很多用户更可能感兴趣的人,因此,传统的SNS社区中的用户推荐方法会使得拓展用户关系圈的效率较低。
【发明内容】
基于此,有必要提供一种能提高拓展用户关系圈的效率的SNS社区中的用户推荐方法。
一种SNS社区中的用户推荐方法,包括以下步骤:
获取第一用户和第二用户在第一社区中的互动记录;
根据所述互动记录生成第一用户与第二用户的互动频率;
根据所述互动频率计算第一用户与第二用户的熟识度;
在第二社区中将与第一用户的熟识度超过阈值的第二用户推荐给所述第一用户。
在其中一个实施例中,所述互动记录包括第一用户与第二用户之间的访问、评论、回复、赞、转发、转载、分享中的至少一种操作记录。
在其中一个实施例中,所述方法还包括:
根据第一社区中的用户关系链和第二社区中的用户关系链生成第一用户与第二用户的紧密度;
所述根据互动频次计算第一用户与第二用户的熟识度的步骤为:
根据所述互动频次和所述紧密度计算所述第一用户与第二用户的熟识度。
在其中一个实施例中,所述根据所述第一社区的用户关系链和第二社区的用户关系链生成第一用户与第二用户的紧密度的步骤包括:
根据所述第一社区中的用户关系链判断在第一社区中第一用户与第二用户的关系为以下哪一种:第二用户为第一用户的好友、第二用户为第一用户的二度好友、第二用户为第一用户收听或关注的用户;
根据所述第二社区中的用户关系链判断在第二社区中第二用户是否为第一用户的二度好友;
若在第一社区中第二用户为第一用户的好友或第二用户为第一用户的二度好友或第二用户为第一用户收听或关注的用户、或在第二社区中第二用户为第一用户的二度好友,则根据预设的权重相应的增加第一用户与第二用户的紧密度。
在其中一个实施例中,所述方法还包括:
根据第一用户和第二用户在第一社区中的个人资料、第一用户和第二用户在第二社区中的个人资料计算第一用户与第二用户的相似度;
所述根据所述互动频率计算第一用户与第二用户的熟识度的步骤为:
根据所述互动频率、所述紧密度和所述相似度计算所述第一用户与第二用户的熟识度。
基于此,还有必要提供一种能提高拓展用户关系圈的效率的SNS社区中的用户推荐系统。
一种SNS社区中的用户推荐系统,包括:
记录获取模块,用于获取第一用户和第二用户在第一社区中的互动记录;
互动频率生成模块,用于根据所述互动记录生成第一用户与第二用户的互动频率;
熟识度计算模块,用于根据所述互动频率计算第一用户与第二用户的熟识度;
推荐模块,用于在第二社区中将与第一用户的熟识度超过阈值的第二用户推荐给所述第一用户。
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