[发明专利]基于SNS的用户推荐方法及装置

权利要求书

1.一种基于SNS的用户推荐方法，预先建立微博分类体系，并生成描述各微博分类对应的特征词库，该方法包括：

获取发送推荐请求的微博用户的自标签，进行关键词提取，与预先生成的各微博分类对应的特征词库进行匹配，获取与该微博用户关键词匹配的微博分类；

根据获取的微博分类对应的特征词库，借助全量的微博用户关系以及各微博用户的自标签，获取与特征词库匹配的候选微博用户集合；

根据发送推荐请求的微博用户对候选微博用户集合的二度关注，使用链接分析算法进行运算，获取各微博用户的归一化链接分值，选取归一化链接分值前S位的微博用户，形成链接微博用户集合，向请求推荐的微博用户推送。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述形成链接微博用户集合之后，向请求推荐的微博用户推送之前，所述方法进一步包括：

根据链接微博用户集合中微博用户的关注关系，获取除链接微博用户集合中的微博用户之外的、且二度关注的微博用户，滤除关注数小于预先设置关注数阈值的微博用户，生成扩充微博用户集合；

融合链接微博用户集合以及扩充微博用户集合，生成待推荐微博用户集合，根据待推荐微博用户集合中微博用户的关注关系，使用链接分析算法进行运算，获取各微博用户的归一化链接分值，选取归一化链接分值前Q位的微博用户，执行向请求推荐的微博用户推送的步骤。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述预先建立微博分类体系，并生成描述各微博分类对应的特征词库包括：

提取微博服务器存储的微博文档中的关键词；

对提取的关键词进行聚类运算，获取聚类结果，设置每一聚类结果对应一微博分类，每一微博分类中包含的关键词为表征该微博分类的特征词库。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述与预先生成的各微博分类对应的特征词进行匹配，获取该微博用户关键词匹配的微博分类包括：

根据提取的关键词，遍历每一预先生成的各微博分类对应的特征词库，如果特征词库中包含有提取的关键词，则该微博用户属于包含有提取关键词的特征词库对应的微博分类。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述使用链接分析算法进行运算，获取各微博用户的归一化链接分值包括：

根据候选微博用户集合中包含的微博用户，基于微博用户的关注关系，构建关注关系矩阵；

在关注关系矩阵中，设置第i个微博用户N_i与第j个微博用户N_j的关注关系为a_ij，设置a_ij=1，表示微博用户N_i与微博用户N_j具有关注关系，设置a_ij=0，表示微博用户N_i与微博用户N_j不具有关注关系；

根据构建的关注关系矩阵，计算各微博用户对候选微博用户集合归一化后的链接分值。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据构建的关注关系矩阵，计算各微博用户对候选微博用户集合归一化后的链接分值包括：

初始化迭代计数器为0，预设置各微博用户对候选微博用户集合的初始链接分值；

在候选微博用户集合中，分别获取与待计算微博用户具有关注关系的微博用户集合；

基于关注关系矩阵以及获取的微博用户集合，计算各微博用户对候选微博用户集合的迭代链接分值；

计算当前各微博用户对候选微博用户集合的迭代链接分值与上一次相应的迭代链接分值之差的绝对值，如果绝对值小于预先设置的收敛阈值，对当前各微博用户对候选微博用户集合的迭代链接分值进行归一化，得到各微博用户对候选微博用户集合归一化后的链接分值；否则，返回执行所述基于关注关系矩阵以及获取的微博用户集合的步骤。