[发明专利]网络社交系统中准好友的推荐方法和系统

说明书

技术领域

本申请涉及计算机和互联网数据处理技术领域，尤其涉及一种网络社交系统中准好友的推荐方法和系统。

背景技术

目前，随着互联网技术的发展，网络逐渐成为人们获取信息以及进行相互沟通的主要方式。目前出现了许多基于互联网的网络社交系统，所述网络社交系统是一种用户之间的关系网络，旨在帮助人们建立社会性网络的互联网应用服务。例如，即时通讯网络系统、微博客(MicroBlog)系统、社交网络服务系统(SNS，SocialNetworkService))、社区论坛系统、知识分享系统等等。

在网络社交系统中存在着一种关系链数据。所述关系链数据例如包括：即时通讯中用户的好友关系、微博的收听关系(有些微博中是关注关系)、文章转载关系、评论回复关系等，所述关系链信息取决与相关文章推荐的具体应用场景等。

目前，同一个用户往往在多个网络社交系统中注册了用户，且在每个网络社交系统中其用户帐号有可能不同。目前有一种帐号系统可以利用某一网络社交系统的用户帐号来查询出该用户是否在其他网络社交系统中注册了帐号以及其帐号名称。由于同一用户往往会在不同的网络社交系统中将本人帐号绑定了用户自身的同一个唯一标识，如手机号、身份证号、电子邮件地址、即时通信号等等，那么所述帐号系统就可以根据该用户在某一个网络社交系统中的帐号查找到其绑定信息，再用该绑定信息查询到该用户在其他网络社交系统中的帐号。

在现有的网络社交系统中，还出现了一种为目标用户推荐准好友的推荐系统。所述准好友是指在本网络社交系统上还不是目标用户的好友，但是推荐系统推荐给该目标用户作为好友的已注册帐号。图1为现有技术所述在网络社交系统中为目标用户推荐准好友的方法流程图。图2为现有技术所述在网络社交系统中为目标用户推荐准好友的数据结构进行合并去重处理的示意图。参见图1和图2，该方法包括：

步骤101、通过所述帐号系统，用本网络社交系统的目标用户(简称用户)帐号所绑定的信息如手机号、即时通信号、电子邮件地址等，分别查询出该用户在其他关系链的帐号otherkey。所述其它关系链具体是指其它网络社交系统对应的关系链。

步骤102、分别在这些其它关系链中查询该帐号otherkey对应的好友数据，其中包括好友在其所述关系链上的帐号otherkey，以及昵称、简介等数据。例如，如图2所示，假设其它关系链有关系链A和关系链B，则如211和212所述分别获取关系链A和关系链B上的好友数据。

由于各个关系链之间的帐号系统各异(可能相容，如一些网络社交系统可统一使用即时通讯号；也有可能不相容，如邮箱和手机号)，各个关系链的好友数据分别存放在各自网络社交系统的存储空间中。存储方式一般使用哈希表这类key-value存储结构，好友在对应关系链上的帐号为Key，对应关系链上的好友资料为Value。

步骤103、将步骤102所查询到的各个关系链的好友数据，分别存储在多个哈希表中。

例如如图2所示，将步骤102所查询到的关系链A上的好友数据存在HASH表221中，将关系链B上的好友数据存在HASH表222中。

步骤104、通过所述帐号系统，查询上述步骤102所查询到的好友在本网络社交系统上是否注册，若好友已注册，则获取该好友在本网络社交系统上注册的帐号UIN。

步骤105、遍历上述各个HASH表中的记录，进行合并和去重。合并结果存在一个单独的哈希表中，其中所述好友在本网络社交系统的帐号UIN为Key，好友在高优先级关系链上的好友资料为Value，在某好友在两个以上的关系链中都注册的情况下，需要根据关系链优先级判断进行去重处理。

例如如图2所示，在合并去重处理时，由于好友2在关系链A和关系链B中都有注册，因此需要判断关系链A的优先级是否大于关系链B的优先级，参见图2的203，如果是则保留关系链A中的好友2的信息，得到合并去重后的HASH表如241所示，否则保留关系链B中的好友2的信息，得到合并去重后的HASH表如242所示。

步骤106、对合并后的结果进行过滤和排序。

步骤107、生成推荐列表。

但是，上述现有技术存在以下缺陷：