[发明专利]一种基于社交拓扑挖掘的社会活动辅助方法

说明书

技术领域

本发明属于普适计算技术领域，尤其涉及一种基于社交拓扑挖掘的社会活动辅助方法。

背景技术

人们之间的交往越来越多，各种社会活动(如开会、项目洽谈、聚餐、出游等)也越来越丰富。随之而来的问题是社会活动的组织和管理也变得越来越频繁和复杂。为了促进人们之间的交互并提高活动组织的效率，有必要对人们的社交拓扑进行挖掘，通过分析历史社会交互数据，并结合实时情境，提供社会活动组织的辅助服务。同时由于智能化移动设备的数量不断增多，如果使这些设备都具有这种活动辅助的功能，将大大的方便人们的日常生活，实现计算”以人为中心”并为社会服务的目标。

生活中发现用户每次倾向于和相似的一组人参加某些活动，把这样一组人称为一个团，例如校园活动中的团可以是项目研讨会、社团、打篮球等，用户可以根据其活动性质的不同出现在不同团中。发明主要基于用户社交拓扑的挖掘，对用户参加不同社会活动的不同好友的亲密度进行评估，最终实现向用户推荐最亲密的团。

专利200610157496.9提出了一种社交网络社区中推荐朋友的方法，但其没有考虑针对不同活动以及用户的情境信息。专利200910213921.5提出了一种社交网络社区中推荐异性朋友的方法，其只考虑了用户的静态特征信息，没有考虑用户的社会活动历史信息。专利201110099140.5提出了一种基于地理位置服务的并行好友推荐系统和方法，在计算好友亲密度时忽略了用户参加不同社会活动的动态信息。

鉴于上述缺陷，本发明创作者经过长时间的研究和实践终于获得了本创作。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于社交拓扑挖掘的社会活动辅助方法，用以克服上述技术缺陷。

为实现上述目的，本发明提供一种基于社交拓扑挖掘的社会活动辅助方法，

该具体过程为：

步骤1，获取客户端用户输入信息；

步骤2，过滤用户活动的历史记录；服务器端监听客户端的请求并进行解析，根据条件过滤出所有满足条件的该用户的历史活动记录；

步骤3，基于上述步骤102的历史记录，通过团生成算法产生用户的社会活动拓扑；团生成包括团包合和团合并两个过程；其中，

团生成过程：

满足g1∈g2，在判断g1是否可以被g2包含时，需要计算由于这次归并产生的信息缺失，计为subrate(g1，g2)，定义为：

subrate(g1,g2)=(|g2|-|g1|)×(avynum(g1)-avynum(g2))|g2|×avynum(g1)]]>

只有当它小于设定阈值时，则认为这次归并产生的信息缺失量比较少，归并是合理的；

式中，有两个团g1和g2，avgnum(g)表示团g参与的同一活动的次数，|g|表示团g的成员个数；

团合并过程：

满足g1∩ g2不为空，并且g1和g2没有包含关系时，在进行合并前，需要计算它们之间的相似度，定义相似度为unirate(g1，g2)：