社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響數(shù)值的評(píng)估方法和裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響數(shù)值的評(píng)估方法和裝置，其中方法包括：獲取社交網(wǎng)絡(luò)中待識(shí)別的用戶以及每個(gè)待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息；根據(jù)待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息中每個(gè)字或詞，查詢字或詞與興趣主題的對(duì)應(yīng)關(guān)系，確定社交消息所屬的興趣主題以及社交消息屬于對(duì)應(yīng)興趣主題的概率；根據(jù)待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息屬于對(duì)應(yīng)興趣主題的概率，確定待識(shí)別的用戶對(duì)待識(shí)別興趣主題的關(guān)注度，構(gòu)建用戶網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)每個(gè)用戶對(duì)待識(shí)別興趣主題的關(guān)注度，以及用戶網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)用戶之間的關(guān)注關(guān)系，計(jì)算每個(gè)用戶在待識(shí)別興趣主題下的影響數(shù)值，從而根據(jù)用戶在待識(shí)別興趣主題下的影響數(shù)值，對(duì)待識(shí)別興趣主題的社交消息的傳播進(jìn)行有效的控制。
【專利說(shuō)明】社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響數(shù)值的評(píng)估方法和裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響數(shù)值的評(píng)估方法和 裝直。

【背景技術(shù)】
[0002] 目前，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，微博成為當(dāng)前十分流行的一種社交網(wǎng)絡(luò)交互系統(tǒng)，微 博的注冊(cè)用戶數(shù)量已經(jīng)達(dá)到億萬(wàn)級(jí)別。微博用戶往往通過(guò)短小精悍的文本來(lái)描述新聞、事 件及表達(dá)自己的觀點(diǎn)。其中，微博用戶影響數(shù)值是評(píng)估發(fā)布消息的用戶的影響數(shù)值或其權(quán) 威性或受關(guān)注程度等的關(guān)鍵參數(shù)，用戶的影響數(shù)值越大，用戶所受到的關(guān)注程度越高，對(duì)網(wǎng) 絡(luò)的干涉和影響作用也就越大。
[0003] 現(xiàn)有技術(shù)中，微博用戶影響數(shù)值的評(píng)估方法主要包括：對(duì)微博用戶的多個(gè)操作行 為進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到多個(gè)操作行為的數(shù)量，操作行為指的是微博消息的發(fā)布、關(guān)注和轉(zhuǎn)發(fā) 等，為多個(gè)操作行為設(shè)置相對(duì)應(yīng)的權(quán)值，根據(jù)評(píng)估公式，計(jì)算微博用戶的影響數(shù)值。然而，根 據(jù)上述方法難以獲取微博用戶在特定主題下的影響數(shù)值，難以對(duì)特定主題的微博消息的傳 播進(jìn)行有效的控制。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明提供一種社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響數(shù)值的評(píng)估方法和裝置，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中 難以獲取微博用戶在特定主題下的影響數(shù)值的問(wèn)題。
[0005] 本發(fā)明的第一個(gè)方面是提供一種社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響數(shù)值的評(píng)估方法，包括：
[0006] 獲取社交網(wǎng)絡(luò)中待識(shí)別的用戶以及每個(gè)待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息；
[0007] 對(duì)于每個(gè)待識(shí)別的用戶，根據(jù)所述待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息中每個(gè)字或 詞，查詢字或詞與興趣主題的對(duì)應(yīng)關(guān)系，確定所述社交消息所屬的興趣主題以及所述社交 消息屬于對(duì)應(yīng)興趣主題的概率；
[0008] 對(duì)于每個(gè)待識(shí)別的用戶，根據(jù)所述待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息屬于對(duì)應(yīng)興趣 主題的概率，確定所述待識(shí)別的用戶對(duì)待識(shí)別興趣主題的關(guān)注度；
[0009] 根據(jù)每個(gè)所述待識(shí)別的用戶對(duì)所述待識(shí)別興趣主題的關(guān)注度，構(gòu)建用戶網(wǎng)絡(luò)，所 述用戶網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)一個(gè)待識(shí)別興趣主題，且所述用戶網(wǎng)絡(luò)中包括的每個(gè)用戶對(duì)所述用戶網(wǎng)絡(luò) 所對(duì)應(yīng)的待識(shí)別興趣主題的關(guān)注度大于預(yù)設(shè)閾值；
[0010] 針對(duì)所述用戶網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)用戶，根據(jù)每個(gè)所述用戶對(duì)所述待識(shí)別興趣主題的關(guān) 注度，以及所述用戶網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)用戶之間的關(guān)注關(guān)系，計(jì)算每個(gè)所述用戶在所述待識(shí)別興 趣主題下的影響數(shù)值。
[0011] 本發(fā)明的另一個(gè)方面提供一種社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響數(shù)值的評(píng)估裝置，包括：
[0012] 獲取模塊，用于獲取社交網(wǎng)絡(luò)中待識(shí)別的用戶以及每個(gè)待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社 交消息；
[0013] 確定模塊，用于對(duì)于每個(gè)待識(shí)別的用戶，根據(jù)所述待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消 息中每個(gè)字或詞，查詢字或詞與興趣主題的對(duì)應(yīng)關(guān)系，確定所述社交消息所屬的興趣主題 以及所述社交消息屬于對(duì)應(yīng)興趣主題的概率；
[0014] 所述確定模塊，還用于對(duì)于每個(gè)待識(shí)別的用戶，根據(jù)所述待識(shí)別的用戶所發(fā)布的 社交消息屬于對(duì)應(yīng)興趣主題的概率，確定所述待識(shí)別的用戶對(duì)待識(shí)別興趣主題的關(guān)注度；
[0015] 構(gòu)建模塊，用于根據(jù)每個(gè)所述待識(shí)別的用戶對(duì)所述待識(shí)別興趣主題的關(guān)注度，構(gòu) 建用戶網(wǎng)絡(luò)，所述用戶網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)一個(gè)待識(shí)別興趣主題，且所述用戶網(wǎng)絡(luò)中包括的每個(gè)用戶 對(duì)所述用戶網(wǎng)絡(luò)所對(duì)應(yīng)的待識(shí)別興趣主題的關(guān)注度大于預(yù)設(shè)閾值；
[0016] 計(jì)算模塊，用于針對(duì)所述用戶網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)用戶，根據(jù)每個(gè)所述用戶對(duì)所述待識(shí) 別興趣主題的關(guān)注度，以及所述用戶網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)用戶之間的關(guān)注關(guān)系，計(jì)算每個(gè)所述用戶 在所述待識(shí)別興趣主題下的影響數(shù)值。
[0017] 本發(fā)明中，通過(guò)獲取社交網(wǎng)絡(luò)中待識(shí)別的用戶以及每個(gè)待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社 交消息；根據(jù)待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息中每個(gè)字或詞，查詢字或詞與興趣主題的對(duì) 應(yīng)關(guān)系，確定社交消息所屬的興趣主題以及社交消息屬于對(duì)應(yīng)興趣主題的概率；根據(jù)待識(shí) 別的用戶所發(fā)布的社交消息屬于對(duì)應(yīng)興趣主題的概率，確定待識(shí)別的用戶對(duì)待識(shí)別興趣主 題的關(guān)注度；根據(jù)每個(gè)待識(shí)別的用戶對(duì)所述待識(shí)別興趣主題的關(guān)注度，構(gòu)建用戶網(wǎng)絡(luò)，用戶 網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)一個(gè)待識(shí)別興趣主題，且用戶網(wǎng)絡(luò)中包括的每個(gè)用戶對(duì)用戶網(wǎng)絡(luò)所對(duì)應(yīng)的待識(shí)別 興趣主題的關(guān)注度大于預(yù)設(shè)閾值；根據(jù)每個(gè)用戶對(duì)待識(shí)別興趣主題的關(guān)注度，以及用戶網(wǎng) 絡(luò)中各個(gè)用戶之間的關(guān)注關(guān)系，計(jì)算每個(gè)用戶在待識(shí)別興趣主題下的影響數(shù)值，從而能夠 根據(jù)用戶在待識(shí)別興趣主題下的影響數(shù)值，對(duì)待識(shí)別興趣主題的社交消息的傳播進(jìn)行有效 的控制。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0018] 圖1為本發(fā)明提供的社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響數(shù)值的評(píng)估方法一個(gè)實(shí)施例的流程圖；
[0019] 圖2為用戶網(wǎng)絡(luò)的示意圖；
[0020] 圖3為本發(fā)明提供的社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響數(shù)值的評(píng)估裝置一個(gè)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意 圖。

【具體實(shí)施方式】
[0021] 為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例 中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是 本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員 在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0022] 圖1為本發(fā)明提供的社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響數(shù)值的評(píng)估方法一個(gè)實(shí)施例的流程圖，如 圖1所示，包括：
[0023] 101、獲取社交網(wǎng)絡(luò)中待識(shí)別的用戶以及每個(gè)待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息。
[0024] 本發(fā)明提供的社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響數(shù)值的評(píng)估方法的執(zhí)行主體可以為社交網(wǎng)絡(luò)用 戶影響數(shù)值的評(píng)估裝置，社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響數(shù)值的評(píng)估裝置具體為位于社交網(wǎng)絡(luò)中服務(wù)器 上的軟件工具。
[0025] 由于社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶數(shù)量極大，用戶消息的數(shù)量也極大，社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響數(shù) 值的評(píng)估裝置難以獲取社交網(wǎng)絡(luò)中所有用戶所發(fā)布的社交消息，而社交網(wǎng)絡(luò)中影響數(shù)值較 大的用戶一般為粉絲數(shù)、被關(guān)注數(shù)或社交消息發(fā)送次數(shù)較多的用戶。因此，社交網(wǎng)絡(luò)用戶影 響數(shù)值的評(píng)估裝置可以根據(jù)用戶的粉絲數(shù)、被關(guān)注數(shù)或者社交消息發(fā)送次數(shù)等來(lái)選擇待識(shí) 別的用戶。例如，社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響數(shù)值的評(píng)估裝置可以選擇粉絲數(shù)大于預(yù)設(shè)粉絲數(shù)的用 戶作為待識(shí)別的用戶，或者，選擇被關(guān)注數(shù)大于預(yù)設(shè)被關(guān)注數(shù)的用戶作為待識(shí)別的用戶。
[0026] 其中，每個(gè)待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息包括：每個(gè)待識(shí)別的用戶原創(chuàng)發(fā)布的 社交消息，以及每個(gè)待識(shí)別的用戶轉(zhuǎn)發(fā)的社交消息。社交消息具體可以為微博消息、微信消 息、QQ消息等通過(guò)社交軟件所發(fā)表的消息中的任意一種或多種。
[0027] 102、對(duì)于每個(gè)待識(shí)別的用戶，根據(jù)待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息中每個(gè)字或 詞，查詢字或詞與興趣主題的對(duì)應(yīng)關(guān)系，確定社交消息所屬的興趣主題以及社交消息屬于 對(duì)應(yīng)興趣主題的概率。
[0028] 其中，預(yù)設(shè)的興趣主題可以有多個(gè)，例如：財(cái)經(jīng)、政治、體育、科學(xué)或地理等等，與預(yù) 設(shè)的興趣主題對(duì)應(yīng)的字或詞也可以有多個(gè)，例如，與財(cái)經(jīng)對(duì)應(yīng)的字或詞可以為：金融、經(jīng)濟(jì)、 價(jià)格、成本或收益等等。
[0029] 具體地，對(duì)于每個(gè)待識(shí)別的用戶，社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響數(shù)值的評(píng)估裝置可以采用潛 在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，LDA)的吉布斯米樣（Gibbs Sampler)方 法，確定社交消息所屬的興趣主題以及社交消息屬于對(duì)應(yīng)興趣主題的概率。
[0030] 此處以微博消息為例進(jìn)行說(shuō)明，采用LDA Gibbs Sampler方法確定微博消息所屬 的興趣主題以及微博消息屬于對(duì)應(yīng)興趣主題的概率的過(guò)程具體可以為：
[0031] 第 1 步，設(shè)置迭代參數(shù) iteration = 100，α = 〇· 5，β = 0· 1。
[0032] 第2步，統(tǒng)計(jì)待識(shí)別用戶的所有微博消息中出現(xiàn)的不同字的個(gè)數(shù)，記個(gè)數(shù)為V，對(duì) 所有的字建立索引docs，docs[t]表示索引中數(shù)字t對(duì)應(yīng)的字。
[0033] 第3步，設(shè)置全局變量<、《?、nm和nk為零； <表示第m條微博中與第k個(gè)興 趣主題對(duì)應(yīng)的不同字的個(gè)數(shù)；《?表示t對(duì)應(yīng)的字在微博消息中出現(xiàn)的次數(shù)；nm表示第m條 微博的總字?jǐn)?shù)；nk表示對(duì)應(yīng)第k個(gè)興趣主題的各個(gè)字在微博消息中出現(xiàn)的總次數(shù)。
[0034] 第4步，對(duì)第m條微博消息中的第η個(gè)字，隨機(jī)選取第η個(gè)字的興趣主題zm， n = k， 對(duì)相應(yīng)的4(t為第η個(gè)字對(duì)應(yīng)的索引數(shù)字）、nm、nk分別加1。
[0035] 第5步，進(jìn)行100次的主題采樣，一次主題采樣是對(duì)待識(shí)別用戶的所有微博消息中 的每個(gè)字進(jìn)行采樣，對(duì)第m條微博消息中第η個(gè)字的采樣如下：t為第η個(gè)字對(duì)應(yīng)的索引數(shù) 字，相應(yīng)的4、》1、nm、nk分別減1 ;初始化每個(gè)主題k對(duì)應(yīng)的pk(主題k的采樣值）
[0036]

【權(quán)利要求】
1. 一種社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響數(shù)值的評(píng)估方法，其特征在于，包括： 獲取社交網(wǎng)絡(luò)中待識(shí)別的用戶以及每個(gè)待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息； 對(duì)于每個(gè)待識(shí)別的用戶，根據(jù)所述待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息中每個(gè)字或詞，查 詢字或詞與興趣主題的對(duì)應(yīng)關(guān)系，確定所述社交消息所屬的興趣主題以及所述社交消息屬 于對(duì)應(yīng)興趣主題的概率； 對(duì)于每個(gè)待識(shí)別的用戶，根據(jù)所述待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息屬于對(duì)應(yīng)興趣主題 的概率，確定所述待識(shí)別的用戶對(duì)待識(shí)別興趣主題的關(guān)注度； 根據(jù)每個(gè)所述待識(shí)別的用戶對(duì)所述待識(shí)別興趣主題的關(guān)注度，構(gòu)建用戶網(wǎng)絡(luò)，所述用 戶網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)一個(gè)待識(shí)別興趣主題，且所述用戶網(wǎng)絡(luò)中包括的每個(gè)用戶對(duì)所述用戶網(wǎng)絡(luò)所對(duì) 應(yīng)的待識(shí)別興趣主題的關(guān)注度大于預(yù)設(shè)閾值； 針對(duì)所述用戶網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)用戶，根據(jù)每個(gè)所述用戶對(duì)所述待識(shí)別興趣主題的關(guān)注 度，以及所述用戶網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)用戶之間的關(guān)注關(guān)系，計(jì)算每個(gè)所述用戶在所述待識(shí)別興趣 主題下的影響數(shù)值。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述針對(duì)所述用戶網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)用戶，根 據(jù)每個(gè)所述用戶對(duì)所述待識(shí)別興趣主題的關(guān)注度，以及所述用戶網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)用戶之間的關(guān) 注關(guān)系，計(jì)算每個(gè)所述用戶在所述待識(shí)別興趣主題下的影響數(shù)值，包括： 針對(duì)所述用戶網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)用戶，根據(jù)每個(gè)所述用戶對(duì)所述待識(shí)別興趣主題的關(guān)注 度，以及所述用戶網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)用戶之間的關(guān)注關(guān)系，計(jì)算每個(gè)所述用戶在所述待識(shí)別興趣 主題下的有效粉絲數(shù)； 針對(duì)所述用戶網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)用戶，獲取每個(gè)所述用戶所發(fā)布的社交消息中屬于所述待 識(shí)別興趣主題的待識(shí)別社交消息，根據(jù)每個(gè)所述用戶的有效粉絲數(shù)以及發(fā)布所述待識(shí)別社 交消息的各個(gè)用戶之間的距離，計(jì)算每個(gè)所述用戶在所述待識(shí)別興趣主題下的影響數(shù)值。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，采用
計(jì)算每個(gè)所述用戶在所述待識(shí)別興趣主題下的有效 粉絲數(shù)； 其中，Eh表示用戶i在所述待識(shí)別興趣主題下的有效粉絲數(shù)，集合APi表示在所述用 戶網(wǎng)絡(luò)中，與用戶i存在關(guān)注路徑的用戶集合，集合Pu表示用戶i到用戶j的關(guān)注路徑上 的所有用戶集合，Ak表示用戶k對(duì)所述待識(shí)別興趣主題的關(guān)注度，匕表示用戶j的絕對(duì)粉 絲數(shù)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述每個(gè)待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交 消息包括：所述每個(gè)待識(shí)別的用戶原創(chuàng)發(fā)布的社交消息，以及所述每個(gè)待識(shí)別的用戶轉(zhuǎn)發(fā) 的社交消息； 采用
計(jì)算每個(gè)所述用戶在 所述待識(shí)別興趣主題下的影響數(shù)值； 其中，表示用戶i在待識(shí)別興趣主題d下的影響數(shù)值，TM表示用戶i所發(fā)布的 社交信息中屬于所述待識(shí)別興趣主題d的待識(shí)別社交消息，表示待識(shí)別社交消息j， Ret (tWj)表示轉(zhuǎn)發(fā)所述待識(shí)別社交消息j的用戶集合，七表示用戶x，| Ret (tWj) |表示轉(zhuǎn)發(fā) 所述待識(shí)別社交消息j的用戶的個(gè)數(shù)，￡^表示用戶x的有效粉絲數(shù)，start (tWj)表示所述 待識(shí)別社交消息j的原創(chuàng)用戶，dist(ux, start(tWj))表示用戶x與所述待識(shí)別社交消息j 的原創(chuàng)用戶的距離，I I\d |表示用戶i所發(fā)布的社交消息中屬于所述待識(shí)別興趣主題d的待 識(shí)別社交消息的總數(shù)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)于每個(gè)待識(shí)別的用戶，根據(jù)所述待 識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息屬于對(duì)應(yīng)興趣主題的概率，確定所述待識(shí)別的用戶對(duì)待識(shí)別 興趣主題的關(guān)注度，包括： 對(duì)于每個(gè)待識(shí)別的用戶，根據(jù)所述待識(shí)別的用戶所發(fā)布的所述社交消息屬于對(duì)應(yīng)興趣 主題的概率，獲取所述待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息屬于待識(shí)別興趣主題的概率的和； 根據(jù)所述待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息屬于待識(shí)別興趣主題的概率的和，以及所述 待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息的數(shù)量，確定所述待識(shí)別的用戶對(duì)待識(shí)別興趣主題的關(guān)注 度。
6. -種社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響數(shù)值的評(píng)估裝置，其特征在于，包括： 獲取模塊，用于獲取社交網(wǎng)絡(luò)中待識(shí)別的用戶以及每個(gè)待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消 息； 確定模塊，用于對(duì)于每個(gè)待識(shí)別的用戶，根據(jù)所述待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息中 每個(gè)字或詞，查詢字或詞與興趣主題的對(duì)應(yīng)關(guān)系，確定所述社交消息所屬的興趣主題以及 所述社交消息屬于對(duì)應(yīng)興趣主題的概率； 所述確定模塊，還用于對(duì)于每個(gè)待識(shí)別的用戶，根據(jù)所述待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交 消息屬于對(duì)應(yīng)興趣主題的概率，確定所述待識(shí)別的用戶對(duì)待識(shí)別興趣主題的關(guān)注度； 構(gòu)建模塊，用于根據(jù)每個(gè)所述待識(shí)別的用戶對(duì)所述待識(shí)別興趣主題的關(guān)注度，構(gòu)建用 戶網(wǎng)絡(luò)，所述用戶網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)一個(gè)待識(shí)別興趣主題，且所述用戶網(wǎng)絡(luò)中包括的每個(gè)用戶對(duì)所 述用戶網(wǎng)絡(luò)所對(duì)應(yīng)的待識(shí)別興趣主題的關(guān)注度大于預(yù)設(shè)閾值； 計(jì)算模塊，用于針對(duì)所述用戶網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)用戶，根據(jù)每個(gè)所述用戶對(duì)所述待識(shí)別興 趣主題的關(guān)注度，以及所述用戶網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)用戶之間的關(guān)注關(guān)系，計(jì)算每個(gè)所述用戶在所 述待識(shí)別興趣主題下的影響數(shù)值。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述計(jì)算模塊具體用于， 針對(duì)所述用戶網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)用戶，根據(jù)每個(gè)所述用戶對(duì)所述待識(shí)別興趣主題的關(guān)注 度，以及所述用戶網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)用戶之間的關(guān)注關(guān)系，計(jì)算每個(gè)所述用戶在所述待識(shí)別興趣 主題下的有效粉絲數(shù)； 針對(duì)所述用戶網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)用戶，獲取每個(gè)所述用戶所發(fā)布的社交消息中屬于所述待 識(shí)別興趣主題的待識(shí)別社交消息，根據(jù)每個(gè)所述用戶的有效粉絲數(shù)以及發(fā)布所述待識(shí)別社 交消息的各個(gè)用戶之間的距離，計(jì)算每個(gè)所述用戶在所述待識(shí)別興趣主題下的影響數(shù)值。
S 泊丨亜步7日A太艽特征在于，所述計(jì)算模塊具體用于，采用 計(jì)算每個(gè)所述用戶在所述待識(shí)別興趣主題下的有效 粉絲數(shù)； 其中，EFi表示用戶i在所述待識(shí)別興趣主題下的有效粉絲數(shù)，集合APi表示在所述用 戶網(wǎng)絡(luò)中，與用戶i存在關(guān)注路徑的用戶集合，集合Pu表示用戶i到用戶j的關(guān)注路徑上 的所有用戶集合，Ak表示用戶k對(duì)所述待識(shí)別興趣主題的關(guān)注度，匕表示用戶j的絕對(duì)粉 絲數(shù)。
9. 根據(jù)權(quán)利要求7或8所述的裝置，其特征在于，所述每個(gè)待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交 消息包括：所述每個(gè)待識(shí)別的用戶原創(chuàng)發(fā)布的社交消息，以及所述每個(gè)待識(shí)別的用戶轉(zhuǎn)發(fā) 的社交消息； 所述計(jì)算模塊具體用于，采用
計(jì)算每個(gè)所述用戶在 所述待識(shí)別興趣主題下的影響數(shù)值； 其中，inf^,表示用戶i在待識(shí)別興趣主題d下的影響數(shù)值，TM表示用戶i所發(fā)布的 社交信息中屬于所述待識(shí)別興趣主題d的待識(shí)別社交消息，表示待識(shí)別社交消息j， Ret (tWj)表示轉(zhuǎn)發(fā)所述待識(shí)別社交消息j的用戶集合，七表示用戶x，| Ret (tWj) |表示轉(zhuǎn)發(fā) 所述待識(shí)別社交消息j的用戶的個(gè)數(shù)，￡^表示用戶x的有效粉絲數(shù)，start (tWj)表示所述 待識(shí)別社交消息j的原創(chuàng)用戶，dist(ux, start(tWj))表示用戶x與所述待識(shí)別社交消息j 的原創(chuàng)用戶的距離，I I\d |表示用戶i所發(fā)布的社交消息中屬于所述待識(shí)別興趣主題d的待 識(shí)別社交消息的總數(shù)。
10. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述確定模塊具體用于， 對(duì)于每個(gè)待識(shí)別的用戶，根據(jù)所述待識(shí)別的用戶所發(fā)布的所述社交消息屬于對(duì)應(yīng)興趣 主題的概率，獲取所述待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息屬于待識(shí)別興趣主題的概率的和； 根據(jù)所述待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息屬于待識(shí)別興趣主題的概率的和，以及所述 待識(shí)別的用戶所發(fā)布的社交消息的數(shù)量，確定所述待識(shí)別的用戶對(duì)待識(shí)別興趣主題的關(guān)注 度。
【文檔編號(hào)】G06F17/30GK104281669SQ201410508554
【公開(kāi)日】2015年1月14日 申請(qǐng)日期:2014年9月28日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月28日
【發(fā)明者】鮑亮, 王焱楠 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)