用于向社交網(wǎng)絡中的用戶推薦信息的方法和裝置制造方法
【專利摘要】一種向社交網(wǎng)絡中的用戶推薦信息的方法和裝置，包括：對于多個用戶中的每一個，生成包括該用戶的多個好友用戶的用戶集合；根據(jù)多個用戶的多個用戶集合，生成多個用戶集合的權重信息；以及響應于操作用戶對被操作用戶的操作，獲得與被操作用戶相關聯(lián)的用戶集合的權重信息，基于權重信息確定用戶集合中的用戶，并且向操作用戶推薦相關信息。
【專利說明】用于向社交網(wǎng)絡中的用戶推薦信息的方法和裝置

【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及社交網(wǎng)絡中的信息推薦。

【背景技術】
[0002]近年來社交網(wǎng)絡(SNS)被人們頻繁使用。社交網(wǎng)絡是人們與例如具有相同背景或愛好的個人或群組進行社交的平臺。在社交網(wǎng)絡上用戶通常具有代表個人身份的個人簡檔以及他的網(wǎng)絡鏈接。社交網(wǎng)絡允許用戶例如加好友、張貼個人信息(例如資料、狀態(tài)、相片)、例如通過發(fā)信息、玩游戲等方式與好友進行交流，或者向好友分享新聞、評論或視頻之類的信息。社交網(wǎng)絡的形式可以是網(wǎng)站、軟件或應用等。用戶可以通過計算機，包括諸如桌上型計算機、膝上型計算機之類的電子設備或者諸如智能移動電話、平板電腦之類的移動設備來訪問社交網(wǎng)絡。通常依賴于包括此類用戶設備、服務器等的社交網(wǎng)絡系統(tǒng)來實現(xiàn)社交網(wǎng)絡的功能。其中向用戶推薦信息是社交網(wǎng)絡的一項重要功能，其對提高用戶活躍度和保留用戶有很大幫助。


【發(fā)明內容】

[0003]本發(fā)明的實施方式提供了一種向社交網(wǎng)絡中的用戶推薦信息的方法，包括:對于多個用戶中的每一個，生成包括該用戶的多個好友用戶的用戶集合；根據(jù)多個用戶的多個用戶集合，生成多個用戶集合的權重信息；以及響應于操作用戶對被操作用戶的操作，獲得與被操作用戶相關聯(lián)的用戶集合的權重信息，基于權重信息確定用戶集合中的用戶，并且向操作用戶推薦相關信息。
[0004]本發(fā)明的實施方式還提供了一種向社交網(wǎng)絡中的用戶推薦信息的裝置，包括:用于對于多個用戶中的每一個，生成包括該用戶的多個好友用戶的用戶集合的裝置；用于根據(jù)多個用戶的多個用戶集合，生成多個用戶集合的權重信息的裝置；以及用于響應于操作用戶對被操作用戶的操作，獲得與被操作用戶相關聯(lián)的用戶集合的權重信息，基于權重信息確定用戶集合中的用戶，并且向操作用戶推薦相關信息的裝置。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0005]圖1是示出社交網(wǎng)絡中的用戶好友關系的一部分的示意圖；
[0006]圖2是示出用戶的好友用戶集合的示例的圖表；
[0007]圖3是示出根據(jù)本發(fā)明的實施例的方法的流程圖；
[0008]圖4是示出根據(jù)本發(fā)明的實施例的推薦信息和用戶操作的顯示的示例。

【具體實施方式】
[0009]存在許多種類的社交網(wǎng)絡，例如實名制社交網(wǎng)站、微博客、即時通信系統(tǒng)、基于位置的社交應用、視頻分享、社交游戲等。雖然社交網(wǎng)絡的類型不同，但是其基本功能之一是推薦信息。推薦的信息包括用戶可能感興趣的新聞信息、視頻信息或者該社交網(wǎng)絡中的其他用戶等。用戶可以根據(jù)推薦的信息選擇各種操作，例如瀏覽推薦的新聞信息、觀看推薦的視頻、訪問被推薦的用戶的頁面或者將其加為好友。其中，推薦與用戶有關的信息(在社交網(wǎng)絡中通常被稱為推薦好友)的功能是很有利，這是因為通過用戶檢索的方式來加好友具有效率低以及相關度不高等缺陷，而向用戶推薦合適的好友可以使用戶具有較多并且相關的好友，十分有利于增加社交網(wǎng)絡的活躍用戶以及保留用戶。
[0010]在用戶對推薦的信息進行操作后，可以對用戶繼續(xù)推薦信息。例如，用戶添加某用戶好友后，可以向用戶推薦其他用戶。然而，現(xiàn)有的信息推薦不會因為用戶對被操作對象的操作而不同，從而無法向用戶與被操作用戶相關聯(lián)的其他用戶來實時并且連續(xù)地向用戶添加更相關的信息。
[0011]圖1是示出社交網(wǎng)絡中的用戶好友關系的一部分的示意圖。根據(jù)實施例，如圖1所示，圖1中的節(jié)點表示社交網(wǎng)絡中的用戶，并且實現(xiàn)表示用戶之間的好友關系。如圖1所示，在社交網(wǎng)絡中，用戶A可以具有例如包括用戶B和C在內的多個好友用戶，而用戶D、E、F、G尚未與用戶A成為好友，其可以是信息推薦的潛在對象。好友關系通常為雙向的，互為好友的兩個用戶可以具有例如互相發(fā)送即時信息、查看資料、訪問相冊等權限。使用戶具有較多好友可以使該用戶在社交網(wǎng)站上更加活躍并且更有更小的可能性離開，這對于社交網(wǎng)站而目是有利的。
[0012]用戶可以通過向另一用戶發(fā)出好友申請來加好友，好友申請經(jīng)對方同意好友申請后兩者成為好友。例如在圖1中，用戶A可以向尚未成為用戶A的好友用戶的用戶D發(fā)送好友請求來申請將其加為好友(如圖1中虛線102所示)。在申請加為好友之后可以向用戶推薦與該社交網(wǎng)絡中的其他用戶的信息允許向用戶提供更多，與其具有更大相關度的好友，例如向用戶A推薦用戶F(如圖1中虛線104所示)。用戶繼而可以選擇是否將其加為好友，如此繼續(xù)。這種實時連續(xù)地向用戶推薦信息則使得推薦結果不同但保持相關，使用戶能夠添加更多的好友。
[0013]下面將進一步描述用戶之間的關系，以圖1中的好友關系的部分為例，如圖所示，用戶B和C都是用戶A的好友用戶，兩者都出現(xiàn)在用戶A的好友用戶列表上，則稱兩者互為共現(xiàn)好友用戶。共現(xiàn)好友用戶B、C組成了一個用戶集合(B，C)，以下將此類用戶集合稱為共現(xiàn)好友集合，共現(xiàn)好友集合即包括用戶的多個好友用戶的用戶集合。要注意的是，共現(xiàn)好友用戶集合可以包括多個元素并且是重復出現(xiàn)的。例如，用戶E的好友用戶的集合(共現(xiàn)好友用戶)可以是(B，C)、(B, F)、(C、F)、(B、C、F)。其中(B、C、F)具有多于兩個元素，并且(B，C)也在A的共現(xiàn)好友的集合中出現(xiàn)。
[0014]以圖1中好友關系的部分為例，可以對在該好友關系中共現(xiàn)好友集合的出現(xiàn)次數(shù)進行統(tǒng)計。結果如圖2所示。
[0015]圖2是示出用戶的好友用戶集合(共現(xiàn)好友用戶集合)的示例的圖表。如圖2所示，共現(xiàn)好友用戶集合中可以有多個元素，不同的共現(xiàn)好友用戶集合可以是一個用戶好友用戶列表中的用戶的任意組合。同時，多個用戶的好友用戶列表中可能出現(xiàn)相同的共現(xiàn)好友用戶集合。因此，該集合可以具有任意數(shù)量的多個元素并且可以多次出現(xiàn)。
[0016]圖3是示出根據(jù)本發(fā)明的實施例的方法的流程圖。根據(jù)實施例，該方法包括對于多個用戶中的每一個，生成包括用戶的多個好友用戶的用戶集合的步驟(S302);根據(jù)多個用戶的多個用戶集合，生成多個用戶集合的權重信息的步驟(S303)，以及響應于操作用戶對被操作用戶的操作，獲得與被操作用戶相關聯(lián)的用戶集合的權重信息，基于權重信息確定用戶集合中的用戶，并且向操作用戶推薦相關信息的步驟(S304)。其中在向用戶推薦相關信息的步驟完成之后，可以重復該步驟以連續(xù)向用戶推薦新的相關信息(S305)。
[0017]根據(jù)實施例，首先生成包括用戶的多個好友用戶的用戶集合，即生成多個共現(xiàn)好友用戶集合(S302)。該步驟需要利用已經(jīng)準備好的社交網(wǎng)站用戶數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以通過定期(例如每天)導出一段時間內(例如I個月、3個月)的用戶列表，繼而導出這些用戶的好友用戶列表來收集。用戶列表的范圍可以是全站的活躍用戶或者可以具有特定的范圍。在獲得好友用戶列表之后，還可以對獲得的好友用戶列表進行過濾，以便對諸如提供垃圾信息的用戶(spam用戶)之類的非法用戶進行過濾?；谑占暮糜延脩袅斜硇畔?，可以將一名用戶的好友用戶列表轉化為共現(xiàn)好友用戶集合列表。在圖1和圖2的示例中，可以將A的好友用戶列表轉化為共現(xiàn)好友用戶集合列表(B，C)，...；可以將用戶B的好友用戶列表轉化為共現(xiàn)好友用戶集合列表(A，E)，(A，G)，(E，G)，(A，E，G)，...。在此要注意的是，在共現(xiàn)好友用戶集合列表中，不同的共現(xiàn)好友用戶集合可以是一個用戶好友用戶列表中的用戶的任意組合。同時，多個用戶的好友用戶列表中可能出現(xiàn)相同的共現(xiàn)好友用戶集合。因此，該集合可以具有任意數(shù)量的多個元素并且可以多次出現(xiàn)。在某些實施例中，可以對該集合中的元素數(shù)量加以限制。
[0018]根據(jù)實施例，然后可以生成多個用戶集合的權重信息(S303)。其中權重信息可以與共現(xiàn)好友用戶集合相關聯(lián)，其例如包括與共現(xiàn)好友用戶集合的出現(xiàn)次數(shù)和/或該用戶集合中的元素(用戶)個數(shù)相關聯(lián)的信息，以便依據(jù)此類信息查找相關的好友用戶集合。根據(jù)實施例，在這一步驟中，可以對之前收集的多個用戶的好友用戶列表進行整理，以便多個對列表中的共現(xiàn)好友用戶集合的出現(xiàn)次數(shù)進行計數(shù)。以圖1和圖2的示例為例，其中共現(xiàn)好友用戶集合(A，E)在用戶B的好友用戶列表以及用戶C的好友列表中都出現(xiàn)，因此將(A，E)出現(xiàn)次數(shù)計為2?？梢詫⒐铂F(xiàn)好友用戶集合的結果記為類似(A，E，2)的形式作為權重信息的一個不例。
[0019]在實踐中，尤其是在全站活躍用戶范圍內生成共現(xiàn)好友用戶集合時，這樣的計數(shù)遠大于2。由于生成的好友用戶集合數(shù)量很大，因此在實施例中可以對與多個用戶集合相關聯(lián)的多個權重信息進行排序和/或過濾。由于具有較多元素的共現(xiàn)好友用戶集合中的用戶之間可能具有較高的關聯(lián)性，而且考慮到具有較少(例如兩個)元素的共現(xiàn)好友用戶集合可能具有很大的出現(xiàn)次數(shù)，則可以先按照共現(xiàn)好友用戶列表中的好友個數(shù)對計數(shù)形式的好友用戶集合進行排序，再按照出現(xiàn)次數(shù)排序，結果諸如(A，E，G，1)，(A，E，2)，(A，G，1)。經(jīng)排序的結果可以被用作選擇共現(xiàn)好友用戶集合的規(guī)則，即權重信息的集合。
[0020]生成權重信息的步驟(S303)還可以包括根據(jù)預先確定的條件過濾上述經(jīng)排序的信息中被認為是不頻繁出現(xiàn)的部分信息。
[0021]要注意的是，還可以存在其他獲得權重信息的方法。例如將共現(xiàn)好友用戶集合中元素的個數(shù)與出現(xiàn)次數(shù)設定一定的權重來排序/過濾，或者根據(jù)或參考例如所述集合中用戶的活躍度或與用戶的交互程度來獲得權重信息。
[0022]接下來，根據(jù)實施例，響應于操作用戶對被操作用戶的操作，獲得與被操作用戶相關聯(lián)的用戶集合的權重信息，基于權重信息確定用戶集合中的用戶，并且向操作用戶推薦相關信息(S304)。在某些實施例中，首先可以基于權重信息，生成信息推薦的激發(fā)條件-激發(fā)結果映射，并且將該映射存儲在線上緩存中。例如針對被記為(D，F(xiàn)，I)的權重信息生成< D-> F，I >這樣的激發(fā)結果。激發(fā)結果中的映射對象是用戶好友集合中的元素，即用戶。要注意的是，針對同一好友用戶集合的映射可以是雙向的，例如針對該好友用戶結合也可以生成< D- > F，I >這樣的激發(fā)結果。
[0023]接著，基于激發(fā)條件搜索相關權重信息，來獲得與被操作用戶相關聯(lián)的權重信息?？梢酝ㄟ^收集用戶的實時上網(wǎng)行為來得知操作用戶對被操作用戶的操作，對被操作用戶的操作可以包括加好友、檢索、瀏覽頁面(401)以及發(fā)送好友申請(402)等。在某些實施例中，通過檢測這些操作可以捕獲激發(fā)條件，從而通過查找線上緩存來獲取激發(fā)結果。例如用戶A檢索過用戶D，則將用戶D作為激發(fā)條件，在線上緩存中查找到基于權重信息的映射，例如可以查找到< D- > F，I >，< D- > B，F(xiàn)，I >，< D- > E，I >等激發(fā)結果。最終在激發(fā)結果中確定映射對象(好友用戶集合中的用戶)來作為推薦結果向用戶推薦。根據(jù)實施例，選擇映射對象可以包括根據(jù)權重信息中與好友用戶集合中元素的個數(shù)和集合的出現(xiàn)次數(shù)有關的信息，對激發(fā)結果進行排序。例如，在某些實施例中，可以按照元素個數(shù)與出現(xiàn)次數(shù)的乘積來排序，用于生成推薦好友用戶集合。作為示例，針對向D發(fā)出好友申請的激發(fā)結果的排序結果例如為F，G，E，以生成推薦好友用戶集合(F，G，E)，并且在如圖4所示的顯示中示出。
[0024]此外，上述向用戶推薦信息的步驟(S304)可以基于用戶對推薦信息的操作連續(xù)進行(S305)，從而實現(xiàn)實時連續(xù)的推薦，同時每次推薦的結果可以有所不同并且具有較高的關聯(lián)度。
[0025]圖4是向用戶推薦信息的界面的示例，其中F、G、E是作為推薦結果的用戶。根據(jù)實施例，用戶可以對推薦結果進行訪問其個人頁面(401)以及申請加對方為好友(402)的操作。用戶還可以對尚未加為好友的用戶進行檢索(未示出)等操作?？梢酝ㄟ^點擊相應的用戶交互元素來進行操作。該顯示還可以對推薦的信息生成個性化推薦解釋，使得用戶更傾向于對該結果進行操作?；谟脩魧ν扑]信息(即被操作用戶)的操作，此顯示可以重復出現(xiàn)或者基本上保持原顯示但是替換已受到操作的對象，以針對最近的操作推薦不同的信息。
[0026]在某些實施例中，用戶還可以對多個推薦信息進行操作，并且基于其中的一個或多個信息向用戶推薦新的信息。例如，用戶可以選擇向多個用戶發(fā)出好友請求，則可以基于與所述多個用戶中的一個或多個相關聯(lián)的權重信息來推薦信息?；诙鄠€操作的推薦的原理與基于單個操作的推薦原理相類似。
[0027]根據(jù)實施例，先前的數(shù)據(jù)準備、生成用戶信息以及生成權重信息的操作可以例如在服務器中于線下實現(xiàn)。而生成推薦的步驟可以在線上根據(jù)用戶的操作來實時進行。
[0028]根據(jù)本發(fā)明的實施例，還提供了一種向社交網(wǎng)絡中的用戶推薦信息的裝置，包括:用于對于多個用戶中的每一個，生成包括用戶的多個好友用戶的用戶集合的裝置；以及用于根據(jù)多個用戶的多個用戶集合，生成多個用戶集合的權重信息的裝置；以及用于響應于操作用戶對被操作用戶的操作，獲得與被操作用戶相關聯(lián)的用戶集合的權重信息，基于權重信息確定用戶集合中的用戶，并且向操作用戶推薦相關信息的裝置。
[0029]其中用于生成權重信息的裝置還包括用于對多個用戶集合進行排序和/或過濾的裝置。
[0030]其中用于排序和/或過濾的裝置包括用于基于用戶集合在多個用戶的好友用戶列表中的出現(xiàn)次數(shù)和/或用戶集合中的用戶個數(shù)來進行排序和/或過濾的裝置。
[0031]其中操作用戶對被操作用戶的操作包括加好友、檢索、瀏覽頁面以及發(fā)送好友申請。
[0032]其中用于確定用戶集合中的用戶的裝置包括用于基于用戶集合在多個用戶的好友用戶列表中的出現(xiàn)次數(shù)和/或用戶集合中的用戶個數(shù)來對用戶進行排序的裝置。
【權利要求】
1.一種向社交網(wǎng)絡中的用戶推薦信息的方法，包括: 對于多個用戶中的每一個，生成包括所述用戶的多個好友用戶的用戶集合； 根據(jù)所述多個用戶的多個所述用戶集合，生成所述多個用戶集合的權重信息；以及 響應于操作用戶對被操作用戶的操作，獲得與所述被操作用戶相關聯(lián)的用戶集合的權重信息，基于所述權重信息確定所述用戶集合中的用戶，并且向所述操作用戶推薦相關信肩、O
2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中生成所述權重信息還包括對所述多個用戶集合進行排序和/或過濾。
3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其中所述排序和/或過濾包括基于所述用戶集合在所述多個用戶的好友用戶列表中的出現(xiàn)次數(shù)和/或所述用戶集合中的用戶個數(shù)來進行排序和/或過濾。
4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中所述操作用戶對所述被操作用戶的操作包括加好友、檢索、瀏覽頁面以及發(fā)送好友申請。
5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中確定所述用戶集合中的用戶包括基于所述用戶集合在所述多個用戶的好友用戶列表中的出現(xiàn)次數(shù)和/或所述用戶集合中的用戶個數(shù)來對所述用戶進行排序。
6.一種向社交網(wǎng)絡中的用戶推薦信息的裝置，包括: 用于對于多個用戶中的每一個，生成包括所述用戶的多個好友用戶的用戶集合的裝置； 用于根據(jù)所述多個用戶的多個所述用戶集合，生成所述多個用戶集合的權重信息的裝置；以及 用于響應于操作用戶對被操作用戶的操作，獲得與所述被操作用戶相關聯(lián)的用戶集合的權重信息，基于所述權重信息確定所述用戶集合中的用戶，并且向所述操作用戶推薦相關信息的裝置。
7.根據(jù)權利要求6所述的裝置，其中所述用于生成所述權重信息的裝置還包括用于對所述多個用戶集合進行排序和/或過濾的裝置。
8.根據(jù)權利要求7所述的裝置，其中用于所述排序和/或過濾的裝置包括用于基于所述用戶集合在所述多個用戶的好友用戶列表中的出現(xiàn)次數(shù)和/或所述用戶集合中的用戶個數(shù)來進行排序和/或過濾的裝置。
9.根據(jù)權利要求6所述的裝置，其中所述操作用戶對所述被操作用戶的操作包括加好友、檢索、瀏覽頁面以及發(fā)送好友申請。
10.根據(jù)權利要求6所述的裝置，其中所述用于確定所述用戶集合中的用戶的裝置包括用于基于所述用戶集合在所述多個用戶的好友用戶列表中的出現(xiàn)次數(shù)和/或所述用戶集合中的用戶個數(shù)來對所述用戶進行排序的裝置。
【文檔編號】G06F17/30GK104376028SQ201310361885
【公開日】2015年2月25日 申請日期:2013年8月15日 優(yōu)先權日:2013年8月15日
【發(fā)明者】鄧雄 申請人:北京千橡網(wǎng)景科技發(fā)展有限公司