一种大数据平台与品牌车型相结合的社交用户推荐方法技术

一种大数据平台与品牌车型相结合的社交用户推荐方法，特点是：在检测到第一社交用户完成对某一品牌车型的关注后，检测第一社交用户上报的第一社交用户的用户属性及对该品牌车型的第一评论；从已关注该品牌车型的社交用户集合中查询出不属于第一社交用户的好友的第二社交用户，第二社交用户的用户属性与第一社交用户的用户属性相匹配；对比第一评论与第二社交用户上报的对该品牌车型的第二评论，若两者近似，向第一社交用户发送至少包括第二社交用户对应的社交账号、第二社交用户的用户属性及第二评论的推荐信息，使第一社交用户有效的找到与自己关注的品牌车型存在近似看法的其他社交用户进行交流，便于深入的了解自己关注的品牌车型的口碑。

【技术实现步骤摘要】
一种大数据平台与品牌车型相结合的社交用户推荐方法
本专利技术涉及社交
，尤其涉及一种大数据平台与品牌车型相结合的社交用户推荐方法。
技术介绍
目前，社交用户可以通过社交账号(如QQ账号)登录互联网提供的汽车网站(如汽车导购网站)，并且社交用户在通过社交账号登录互联网提供的汽车网站之后，社交用户可以在汽车网站上对自己感兴趣的某一品牌车型(如宝马X6)进行关注。在实践中发现，社交用户有时希望与自己关注的品牌车型存在近似看法的其他社交用户进行交流，以便于可以更加深入的了解自己关注的品牌车型的口碑。然而，在现有技术中，社交用户难以有效的找到与自己关注的品牌车型存在近似看法的其他社交用户进行交流。
技术实现思路
本专利技术实施例公开了一种大数据平台与品牌车型相结合的社交用户推荐方法，能够有效的找到与自己关注的品牌车型存在近似看法的其他社交用户进行交流，以便于可以更加深入的了解自己关注的品牌车型的口碑。其中，一种大数据平台与品牌车型相结合的社交用户推荐方法，包括：所述大数据平台在检测到第一社交用户完成对某一品牌车型的关注之后，提示所述第一社交用户上报所述第一社交用户的用户属性以及所述第一社交用户对所述品牌车型的第一评论；所述大数据平台检测所述第一社交用户上报的所述第一社交用户的用户属性以及所述第一社交用户对所述品牌车型的第一评论；所述大数据平台根据所述第一社交用户的用户属性，从已关注所述品牌车型的社交用户集合中查询出不属于所述第一社交用户的好友的第二社交用户；所述第二社交用户上报的所述第二社交用户的用户属性与所述第一社交用户的用户属性相匹配；所述大数据平台获取所述第二社交用户上报的所述第二社交用户对所述品牌车型的第二评论；所述大数据平台将所述第一评论与所述第二评论进行对比；若对比表明所述第一评论与所述第二评论近似，所述大数据平台向所述第一社交用户发送推荐信息，所述推荐信息至少包括所述第二社交用户对应的社交账号、所述第二社交用户的用户属性以及所述第二评论。作为一种可选的实施方式，本专利技术实施例中，在对比所述第一评论与所述第二评论近似之后，以及所述大数据平台向所述第一社交用户发送推荐信息之前，所述方法还包括：所述大数据平台向所述第二社交用户发送询问信息，所述询问信息用于询问所述第二社交用户是否允许被推荐给其他社交用户；若所述第二社交用户反馈允许被推荐给其他社交用户，所述大数据平台执行所述的向所述第一社交用户发送推荐信息的步骤。作为一种可选的实施方式，本专利技术实施例中，所述大数据平台将所述第一评论与所述第二评论进行对比，包括：所述大数据平台将所述第一评论进行拆解得到各候选句子；所述大数据平台确定所述各候选句子的重要性分数；所述大数据平台从所述各候选句子中提取所述重要性分数大于预设值的目标句子作为所述第一评论的关键信息；所述大数据平台将所述第一评论的关键信息与所述第二评论的关键信息进行对比。作为一种可选的实施方式，本专利技术实施例中，所述大数据平台将所述第一评论进行拆解得到各候选句子，包括：所述大数据平台获取预设的文本拆解规则，所述预设的文本拆解规则包括分号、逗号、句号要进行拆解，而顿号、冒号、引号不进行拆解；所述大数据平台按照所述预设的文本拆解规则，将所述景点第一评论进行拆解，以得到各候选句子。作为一种可选的实施方式，本专利技术实施例中，所述大数据平台确定所述各候选句子的重要性分数，包括：针对所述各候选句子中的每一候选句子，如果所述候选句子为中文句子，所述大数据平台按照语义分析的方式将所述中文句子拆分为若干个词组；所述大数据平台对拆分得到的每个词组进行全文遍历计算，得到每个词组的出现次数；所述大数据平台按照所述出现次数由高到低的顺序对拆分得到的所有词组进行排序，并且每个词组按照所述出现次数赋予相应的权值，所述出现次数越高，所述权值越高；所述大数据平台计算每一中文句子的重要性分数，所述重要性分数即为所述中文句子拆分得到的若干个词组的权值之和。作为一种可选的实施方式，本专利技术实施例中，所述社交用户推荐方法还包括：如果所述候选句子为网页链接地址，所述大数据平台在后台开启所述网页链接地址对应的目标网页；所述大数据平台根据所述目标网页中，指向所述目标网页的链接确定所述目标网页的重要性分数，所述目标网页的重要性分数即是所述候选句子的重要性分数。作为一种可选的实施方式，本专利技术实施例中，所述大数据平台确定所述目标网页的重要性分数的过程为：其中，S(Vi)是目标网页的重要性分数，d是阻尼系数，In(Vi)是存在指向目标网页的链接的网页集合，out(Vj)是网页j中的链接存在的链接指向的网页集合，out(Vj)取绝对值是用以表示所述网页集合中元素的个数，S(Vj)是网页j的重要性分数。作为一种可选的实施方式，本专利技术实施例中，所述大数据平台将所述第一评论的关键信息与所述第二评论的关键信息进行对比，包括：所述大数据平台确定所述第一评论的关键信息中的第一句子，以及确定所述第二评论的关键信息中的第二句子；其中，所述第一句子与所述第二句子之间彼此重叠的词组的数量最多；所述大数据平台计算所述第一句子与所述第二句子的余弦相似度；若所述余弦相似度高于指定值，所述大数据平台确定所述第一评论与所述第二评论近似。作为一种可选的实施方式，本专利技术实施例中，所述余弦相似度的计算过程为：所述大数据平台将所述第一句子拆分为若干个词组，以获得一组词组；所述大数据平台将所述第二句子拆分为若干个词组，以获得另一组词组；所述大数据平台将两组词组中的词组进行逐一对比，若存在，则记录为1，若不存在，则记录为0，以得到第一序列和第二序列；所述大数据平台计算所述第一序列和所述第二序列之间的余弦相似度，并作为所述第一句子和所述第二句子之间的余弦相似度；其中，所述大数据平台计算所述第一序列和所述第二序列之间的余弦相似度为：其中，ab表示a序列中的元素与b序列中相应的元素相乘后整体相加，分母表示a序列中所有元素的平方和开根号后乘以b序列中所有元素的平方和开根号；其中，a序列表示所述第一序列，b序列表示所述第二序列。作为一种可选的实施方式，本专利技术实施例中，所述大数据平台检测所述第一社交用户上报的所述第一社交用户的用户属性以及所述第一社交用户对所述品牌车型的第一评论之后，以及所述大数据平台根据所述第一社交用户的用户属性，从已关注所述品牌车型的社交用户集合中查询出不属于所述第一社交用户的好友的第二社交用户之前，所述方法还包括：所述大数据平台提示所述第一社交用户上报附加搜索信息；所述大数据平台检测所述第一社交用户上报的所述附加搜索信息；所述附加搜索信息至少包括搜索时间段和搜索区域；所述大数据平台获取所述第二社交用户上报的所述第二社交用户对所述品牌车型的第二评论之后，所述方法还包括：所述大数据平台查询所述第二社交用户上报所述第二评论的上报时间是否位于所述搜索时间段内；若所述第二社交用户上报所述第二评论的上报时间位于所述搜索时间段内，所述大数据平台查询所述第二社交用户的当前位置是否位于所述搜索区域内；若所述第二社交用户的当前位置位于所述搜索区域内，所述大数据平台执行所述的将所述第一评论与所述第二评论进行对比的步骤。本专利技术实施例中，大数据平台在检测到第一社交用户完成对某一品牌车型的关注之后，可以检测第一社交用户本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种大数据平台与品牌车型相结合的社交用户推荐方法，其特征在于，所述方法包括：所述大数据平台在检测到第一社交用户完成对某一品牌车型的关注之后，提示所述第一社交用户上报所述第一社交用户的用户属性以及所述第一社交用户对所述品牌车型的第一评论；所述大数据平台检测所述第一社交用户上报的所述第一社交用户的用户属性以及所述第一社交用户对所述品牌车型的第一评论；所述大数据平台根据所述第一社交用户的用户属性，从已关注所述品牌车型的社交用户集合中查询出不属于所述第一社交用户的好友的第二社交用户；所述第二社交用户上报的所述第二社交用户的用户属性与所述第一社交用户的用户属性相匹配；所述大数据平台获取所述第二社交用户上报的所述第二社交用户对所述品牌车型的第二评论；所述大数据平台将所述第一评论与所述第二评论进行对比；若对比表明所述第一评论与所述第二评论近似，所述大数据平台向所述第一社交用户发送推荐信息，所述推荐信息至少包括所述第二社交用户对应的社交账号、所述第二社交用户的用户属性以及所述第二评论。

【技术特征摘要】
1.一种大数据平台与品牌车型相结合的社交用户推荐方法，其特征在于，所述方法包括：所述大数据平台在检测到第一社交用户完成对某一品牌车型的关注之后，提示所述第一社交用户上报所述第一社交用户的用户属性以及所述第一社交用户对所述品牌车型的第一评论；所述大数据平台检测所述第一社交用户上报的所述第一社交用户的用户属性以及所述第一社交用户对所述品牌车型的第一评论；所述大数据平台根据所述第一社交用户的用户属性，从已关注所述品牌车型的社交用户集合中查询出不属于所述第一社交用户的好友的第二社交用户；所述第二社交用户上报的所述第二社交用户的用户属性与所述第一社交用户的用户属性相匹配；所述大数据平台获取所述第二社交用户上报的所述第二社交用户对所述品牌车型的第二评论；所述大数据平台将所述第一评论与所述第二评论进行对比；若对比表明所述第一评论与所述第二评论近似，所述大数据平台向所述第一社交用户发送推荐信息，所述推荐信息至少包括所述第二社交用户对应的社交账号、所述第二社交用户的用户属性以及所述第二评论。2.根据权利要求1所述的社交用户推荐方法，其特征在于，在对比所述第一评论与所述第二评论近似之后，以及所述大数据平台向所述第一社交用户发送推荐信息之前，所述方法还包括：所述大数据平台向所述第二社交用户发送询问信息，所述询问信息用于询问所述第二社交用户是否允许被推荐给其他社交用户；若所述第二社交用户反馈允许被推荐给其他社交用户，所述大数据平台执行所述的向所述第一社交用户发送推荐信息的步骤。3.根据权利要求1或2所述的社交用户推荐方法，其特征在于，所述大数据平台将所述第一评论与所述第二评论进行对比，包括：所述大数据平台将所述第一评论进行拆解得到各候选句子；所述大数据平台确定所述各候选句子的重要性分数；所述大数据平台从所述各候选句子中提取所述重要性分数大于预设值的目标句子作为所述第一评论的关键信息；所述大数据平台将所述第一评论的关键信息与所述第二评论的关键信息进行对比。4.根据权利要求3所述的社交用户推荐方法，其特征在于，所述大数据平台将所述第一评论进行拆解得到各候选句子，包括：所述大数据平台获取预设的文本拆解规则，所述预设的文本拆解规则包括分号、逗号、句号要进行拆解，而顿号、冒号、引号不进行拆解；所述大数据平台按照所述预设的文本拆解规则，将所述景点第一评论进行拆解，以得到各候选句子。5.根据权利要求4所述的社交用户推荐方法，其特征在于，所述大数据平台确定所述各候选句子的重要性分数，包括：针对所述各候选句子中的每一候选句子，如果所述候选句子为中文句子，所述大数据平台按照语义分析的方式将所述中文句子拆分为若干个词组；所述大数据平台对拆分得到的每个词组进行全文遍历计算，得到每个词组的出现次数；所述大数据平台按照所述出现次数由高到低的顺序对拆分得到的所有词组进行排序，并且每个词组按照所述出现次数赋予相应的权值，所述出现次数越高，所述权值越高；所述大数据平台计算每一中文句子的重要性分数，所述重要性分数即为所述中文句子拆分得到的若干个词组的权值之和。6.根据权利要求5所述的社交用户推荐方法，其特征在于，还包括：如果所述候选句子为网...

【专利技术属性】
技术研发人员：向湘杰，
申请(专利权)人：东莞市华睿电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44