[发明专利]基于SNS的用户推荐方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及社会性网络服务（SNS，Social Networking Services）推荐技术，尤其涉及一种基于SNS的用户推荐方法及装置。

背景技术

随着互联网技术的发展，通过点对面的技术实现社交的SNS产品应用越来越普遍，SNS已经被大多数互联网用户所接受并成为用户日常生活以及工作中必不可少的一部分，互联网用户通过SNS产品，可以实现朋友、同事以及同学之间的交流与沟通。

微型博客（微博）作为SNS产品的一种，是一个基于微博用户关系的信息分享、传播以及获取平台，微博用户可以通过个人PC、移动电话等终端设备，通过微博消息或者微博图片与关注自己的微博用户分享，从而实现个人信息即时分享以及微博用户间互动，是目前发展最为迅猛的互联网业务。

在以微博为代表的社交网络上，互联网用户如何获取自身感兴趣或满足自身业务需求的微博用户，一直是研究的热点。例如，期望获取某一领域内有影响的微博用户，从而从该微博用户发布的微博中获取有价值的优质分类/领域信息。

现有技术中，微博服务器通过分析微博用户之间的关注关系和粉丝数等，基于链接分析算法，计算微博用户的链接分值，根据链接分值对微博用户进行排序，并将排序前列的微博用户进行推荐。

由上述可见，现有推荐微博用户集合的方法，通过关注关系和粉丝数，基于链接分析算法进行推荐，使得推荐的微博用户难以满足微博用户的业务需求或符合微博用户的爱好兴趣，进行微博用户推荐的效率较低，导致微博用户业务体验不高。

发明内容

本发明的实施例提供一种基于SNS的用户推荐方法，提升微博用户推荐的效率，更好地实现微博用户关系的缔结。

本发明的实施例还提供一种基于SNS的用户推荐装置，提升微博用户推荐的效率，更好地实现微博用户关系的缔结。

为达到上述目的，本发明实施例提供的一种基于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。

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。

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。

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。

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；